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发展型机器人-由人类婴儿启发的机器人

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图文详情
  • ISBN:9787111557517
  • 装帧:暂无
  • 册数:暂无
  • 重量:暂无
  • 开本:32开
  • 页数:262
  • 出版时间:2017-02-01
  • 条形码:9787111557517 ; 978-7-111-55751-7

本书特色

本书跨越心理学、机器人学、计算机科学和神经医学等众多领域,全面且系统地论述了发展型机器人学的理论基础和研究动态。全书共9章,首先介绍基本原则和主要实验平台,随后结合儿童发展心理学理论,通过实验详细探讨了内在动机、运动技能和早期语言等机器人行为及认知功能的建模和实现,后展望了未来的研究方向。本书旨在为跨学科的发展型机器人研究者提供帮助,也可作为高等院校机器人相关研究方向的教学用书。

内容简介

本书跨越心理学、机器人学、计算机科学和神经医学等众多领域,全面且系统地论述了发展型机器人学的理论基础和研究动态。全书共9章,首先介绍基本原则和主要实验平台,随后结合儿童发展心理学理论,通过实验详细探讨了内在动机、运动技能和早期语言等机器人行为及认知功能的建模和实现,后展望了未来的研究方向。本书旨在为跨学科的发展型机器人研究者提供帮助,也可作为高等院校机器人相关研究方向的教学用书。

目录

目录Developmental Robotics:From Babies to Robots译者序序言前言致谢第1章 成长中的婴儿与机器人11.1 先天与后天的发展理论11.2 发展型机器人学的定义与起源31.3 发展型机器人学的基本原则41.3.1 作为动态系统的发展51.3.2 系统发展和个体发展的交互71.3.3 涉身性、情境性和生成性的发展81.3.4 内在动机和社交学习的本能91.3.5 非线性、类似阶段化的发展101.3.6 在线开放式累积学习121.4 全书总览13扩展阅读14第2章 婴儿机器人152.1 什么是机器人152.2 机器人学简介182.2.1 自由度、效应器和执行器192.2.2 传感器232.3 类人婴儿机器人292.3.1 iCub机器人312.3.2 NAO机器人332.3.3 ASIMO和QRIO机器人352.3.4 CB机器人372.3.5 CB2和Pneuborn-13机器人382.3.6 Repliee和Geminoid机器人402.3.7 Infanoid机器人412.3.8 Affetto机器人422.3.9 KASPAR机器人432.3.10 COG机器人442.4 发展型机器人中的移动式机器人452.5 婴儿机器人模拟器472.5.1 iCub机器人模拟器482.5.2 Webots机器人模拟器502.5.3 胎儿机器人和新生儿机器人模拟器512.6 本章总结54扩展阅读55第3章 新奇、好奇与惊奇573.1 内在动机:概念总览583.1.1 早期的影响583.1.2 知识与能力593.1.3 IM的神经基础603.2 内在动机的发展613.2.1 婴儿中基于知识的IM:新奇性613.2.2 婴儿中基于知识的IM:预测643.2.3 婴儿中基于能力的IM683.3 内驱型智能体和机器人703.3.1 IM的计算框架703.3.2 基于知识的IM:新奇性733.3.3 基于知识的IM:预测773.3.4 基于能力的IM803.4 本章总结83扩展阅读85第4章 观察世界864.1婴儿的视觉发展874.1.1 婴儿感知的测量874.1.2 人脸感知904.1.3 空间感知914.1.4 自我感知934.1.5 物体感知944.1.6 可供性964.2 机器人的人脸感知984.3 空间感知:地标和空间关系1014.4 机器人的自我感知1024.5 物体感知的发展启发模型1044.6 可供性:感知指导的动作1054.7 本章总结108扩展阅读110第5章 运动技能获取1115.1 人类婴儿中的运动技能获取1125.1.1 操控:接近1135.1.2 操控:抓握1145.1.3 移动:爬行1175.1.4 移动:行走1185.2 接近动作机器人1205.3 抓握动作机器人1255.4 爬行动作机器人1305.5 行走动作机器人1325.6 本章总结135扩展阅读137第6章 社交机器人1386.1 儿童的社交发展1396.1.1 联合注意力1396.1.2 模仿1416.1.3 合作与共享计划1436.1.4 心智理论1466.2 机器人中的联合注意力1486.3 模仿1546.4 合作与共享意图1596.5 心智理论1646.6 本章总结166扩展阅读169第7章 早期语言1707.1 儿童的早期词汇和句子1717.1.1 时间刻度和里程碑1717.1.2 概念与词汇发展的原则1747.1.3 案例研究:Modi实验1787.2 机器人咿呀学语1797.3 机器人命名物体和动作1867.3.1 学习命名物体1877.3.2 iCub机器人的Modi实验1897.3.3 学习命名动作1927.4 机器人学习语法1957.4.1 语义合成性1957.4.2 句法学习1977.5 本章总结201扩展阅读203第8章 抽象知识推理2058.1 儿童抽象知识的发展2058.1.1 Piaget和抽象知识的感觉运动起源2058.1.2 数值认知2078.1.3 抽象的文字和符号2108.2 计数机器人2128.3 学习抽象词汇和概念2198.3.1 实现抽象词汇的扎根2198.3.2 学会说“不”2228.4 决策制定的抽象表征生成2268.5 发展认知结构2298.6 本章总结235扩展阅读237第9章 总结2389.1 发展型机器人学关键原则的主要成就2389.1.1 作为动态系统的发展2389.1.2 系统发展和个体发展的交互2399.1.3 涉身性和情境性的发展2409.1.4 内在动机和社交学习2419.1.5 非线性、类似阶段化的发展2439.1.6 在线开放式累积学习2439.2 更多成就2449.2.1 儿童发展数据建模2449.2.2 基准机器人平台和软件仿真工具的获取2469.2.3 辅助机器人和针对儿童的人机器人交互的应用2479.3 公开挑战2509.3.1 累积学习与功能集成2509.3.2 身体与大脑形态中的进化与发展变化2529.3.3 cHRI、机器人外观与道德规范253索引 255参考文献参考文献为在线资源,请访问华章网站www.hzbook.com下载。
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作者简介

安吉洛?坎吉罗斯(Angelo Cangelosi)英国普利茅斯大学机器人神经系统研究中心研究人工智能和认知的教授。马修?施莱辛格(Matthew Schlesinger)南伊利诺伊大学心理系副教授和电子与计算机工程系兼职教授。

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