智能无线机器人：人工智能算法与应用

作者: （美）陈光祯（Kwang-ChengChen）

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已完结现代当代当代文学

目录 (136章)

倒序

正文

001 人工智能和机器人概述 002 人工智能和机器人概述-1.1 人工智能、控制论和机器人学的基础知识 003 人工智能和机器人概述-1.2 智能体 004 .2.1 合理性的概念 005 .2.2 系统动力学 006 .2.3 任务环境 007 .2.4 机器人和多智能体系统 008 人工智能和机器人概述-1.3 推理 009 .3.1 约束满足问题 010 .3.2 通过搜索来求解CSP 011 基本搜索算法 012 基本搜索算法-2.1 问题求解智能体 013 基本搜索算法-2.2 搜索求解 014 基本搜索算法-2.3 统一搜索 015 .3.1 广度优先搜索 016 .3.2 动态规划 017 .3.3 深度优先搜索 018 基本搜索算法-2.4 有信息搜索 019 基本搜索算法-2.5 优化 020 .5.1 线性规划 021 .5.2 非线性规划 022 .5.3 凸优化 023 机器学习基础 024 机器学习基础-3.1 监督学习 025 .1.1 回归 026 .1.2 贝叶斯分类 027 .1.3 KNN 028 .1.4 支持向量机 029 机器学习基础-3.2 无监督学习 030 .2.1 K均值聚类 031 .2.2 EM算法 032 .2.3 主成分分析 033 机器学习基础-3.3 深度神经网络 034 机器学习基础-3.4 数据预处理 035 马尔可夫决策过程 036 马尔可夫决策过程-4.1 统计决策 037 .1.1 数学基础 038 .1.2 贝叶斯决策 039 .1.3 雷达信号探测 040 .1.4 贝叶斯序贯决策 041 马尔可夫决策过程-4.2 马尔可夫决策过程 042 .2.1 马尔可夫决策过程的数学基础 043 .2.2 最优策略 044 .2.3 开发贝尔曼方程的解 045 马尔可夫决策过程-4.3 决策及规划：动态规划 046 马尔可夫决策过程-4.4 MDP的应用：搜索移动目标 047 马尔可夫决策过程-4.5 多臂赌博机问题 048 .5.1 ε-贪婪算法 049 .5.2 上置信界 050 .5.3 汤普森采样 051 强化学习 052 强化学习-5.1 强化学习基础 053 .1.1 重访多臂赌博机问题 054 .1.2 强化学习基础 055 .1.3 基于马尔可夫过程的强化学习 056 .1.4 贝尔曼最优性原理 057 强化学习-5.2 Q学习 058 .2.1 部分可观测状态 059 .2.2 Q学习算法 060 .2.3 Q学习示例 061 强化学习-5.3 无模型的学习 062 .3.1 蒙特卡罗方法 063 .3.2 时序差分学习 064 .3.3 SARSA 065 .3.4 Q学习与TD学习的关系 066 状态估计 067 状态估计-6.1 估计基础 068 .1.1 基于观测的线性估计量 069 .1.2 线性预测 070 .1.3 贝叶斯估计 071 .1.4 极大似然估计 072 状态估计-6.2 递归状态估计 073 状态估计-6.3 贝叶斯滤波 074 状态估计-6.4 高斯滤波 075 .4.1 卡尔曼滤波 076 .4.2 标量卡尔曼滤波 077 .4.3 扩展卡尔曼滤波 078 定位 079 定位-7.1 传感器网络定位 080 .1.1 到达时间技术 081 .1.2 到达角技术 082 .1.3 到达时间差技术 083 定位-7.2 移动机器人定位 084 定位-7.3 同时定位与建图 085 .3.1 概率SLAM 086 .3.2 扩展卡尔曼滤波SLAM 087 .3.3 立体摄像机辅助的SLAM 088 定位-7.4 网络定位和导航 089 机器人规划 090 机器人规划-8.1 知识表示和分类逻辑 091 .1.1 贝叶斯网络 092 .1.2 语义表示 093 机器人规划-8.2 离散规划 094 机器人规划-8.3 自主移动机器人的规划和导航 095 .3.1 规划和导航示例 096 .3.2 强化学习的系统阐述 097 .3.3 定长规划 098 .3.4 条件穷举规划 099 多模态数据融合 100 多模态数据融合-9.1 计算机视觉 101 .1.1 计算机视觉基础 102 .1.2 边缘检测 103 .1.3 图像特征和目标识别 104 多模态数据融合-9.2 基于视觉功能的多模态信息融合 105 多模态数据融合-9.3 决策树 106 .3.1 决策示例 107 .3.2 正式处理 108 .3.3 分类树 109 .3.4 回归树 110 .3.5 规则和树 111 .3.6 定位机器人 112 .3.7 带决策树的强化学习 113 多模态数据融合-9.4 联邦学习 114 .4.1 联邦学习基础 115 .4.2 通过无线通信进行联邦学习 116 .4.3 无线网络上的联邦学习 117 .4.4 多接入通信上的联邦学习 118 多机器人系统 119 多机器人系统-10.1 多机器人任务分配 120 .1.1 最优分配 121 .1.2 多旅行商问题 122 .1.3 工厂自动化 123 多机器人系统-10.2 无线通信和网络 124 .2.1 数字通信系统 125 .2.2 计算机网络 126 .2.3 多址通信 127 多机器人系统-10.3 网络多机器人系统 128 .3.1 曼哈顿街道上的联网自动驾驶汽车(1)129 .3.1 曼哈顿街道上的联网自动驾驶汽车(2)130 .3.2 网络协同多机器人系统 131 索引(1)132 索引(2)133 索引(3)134 索引(4)135 索引(5)136 索引(6)

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