社会机器人系统设计与研究

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  • 商品名称:社会机器人系统设计与研究
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内容简介:
  社会机器人是当今前沿高技术研究活跃的领域之一。国际上对社会机器人的定义是指除工业生产以外能够与人类或其他机器人进行交互的自主机器人。它聚焦于智能感知、学习与人机交互等高新技术的研究与应用,不仅是催生新一轮智能机器人产业发展的核心引擎,对我国智能装备、国防科技及武器装备建设的发展也具有十分重要的现实意义。
  从社会机器人的定义可以看出,社会机器人需要同时满足机器人的功能属性和社会属性。不仅能够利用自身结构完成特定的工作,还需要模拟人类的社会行为。如果机器人只能按照固定的程序完成任务而不能与周围环境产生交互,就不能称之为社会机器人。具体而言,社会机器人的实现需要完成以下目标。
  (1)多感官融合:具有类人视觉、听觉以及感觉等器官系统,融合多种处理器共同接受周围的环境信息。
  (2)多场景适应性:社会机器人与人交互的场景比较复杂,社会机器人需要适应不同的场合,完成不同的工作。
  (3)自主学习能力:学习能力是社会机器人的重要特征,社会机器人必须能够从与人交互的过程中收集信息,推理出事物之间的相关联系。
  (4)高度自动化:社会机器人必须实现较高的自动化以适应周围环境。
  (5)协作能力:社会机器人可与其他机器人协作完成作业,这些机器人各自完成不同部分的工作。
  (6)情感反应能力:情感反应是社会机器人的一个重要特征,这样才可以及时对周围环境的变化和人类的情绪波动做出相应的回应。
  为实现以上目标,社会机器人除了需要进行基本的硬件实现与软件驱动实外,还需要实现机器视觉、知觉、情感感知等功能。这些功能的实现需要机器学习、语音识别、面部表情识别、自主导航等各方面的理论与技术,可以说社会机器人是目前新兴理论与技术的综合应用的产物。
目录:
绪论
1.背景介绍
2.社会机器人定义及发展历史
1)社会机器人定义
2)社会机器人发展历史
3.社会机器人发展现状
1)社会机器人相关技术
2)社会机器人案例
4.本书的研究对象与内容安排

第1章 机器人认知模型理论设计
1.1 背景介绍
1.2 认知计算模型的发展
1.3 卷积神经网络
1.4 递归神经网络
1.4.1 简单递归神经网络
1.4.2 双向递归神经网络
1.4.3 深度双向递归神经网络
1.4.4 回声状态网络
1.5 长短期记忆网络
1.5.1 阈值递归单元递归神经网络
1.5.2 齿轮循环神经网络
1.6 神经网络芯片

第2章 机器人决策模型理论设计
2.1 马尔可夫决策过程
2.2 Q学习算法
2.3 深度Q网络算法
2.4 深度确定策略梯度算法
2.5 异步优势演员评论家算法
2.6 近端策略最优化算法

第3章 机器人视觉感知理论与技术
3.1 视觉感知模型的发展
3.2 人类视觉注意机制原理
3.2.1 人类视觉系统生理结构
3.2.2 视觉感知系统加工特点
3.2.3 视觉注意的显著性度量
3.2.4 注意焦点的选择与转移
3.3 视觉注意机制模型
3.3.1 数据驱动的视觉注意机制模型
3.3.2 任务驱动的视觉注意机制模型

第4章 机器人语音识别技术
4.1 语音识别原理
4.1.1 语音识别技术的发展历史和现状
4.1.2 语音信号识别的基本原理
4.1.3 常用的声学特征
4.1.4 语音识别系统
4.1.5 语音识别基本方法
4.1.6 语音信号识别过程
4.2 语音合成
4.2.1 汉语语音特点及语音合成的基本原理
……
第5章 机器人情感感知模型与计算方法
第6章 人机行为交互与意图识别
第7章 机器人智能感知与导航定位
第8章 社会场景下的机器人智能控制
第9章 机器人设计艺术理论与应用
第10章 机械结构
第11章 传感器及模块化电路设计
第12章 社会机器人社会影响与道德伦理
第13章 机器人的社会属性与情感共融
第14章 人机协作的伤害与安全伦理
第15章 机器人道德伦理
第16章 社会机器人实例——Nancy
第17章 社会机器人实例——SRU
第18章 社会机器人实例——财宝机器人
第19章 社会机器人未来展望
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