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• 技術縮略語
• 參考文獻
• 10.3.2 網絡協同多機器人系統
• 10.3.1 曼哈頓街道上的聯網自動駕駛汽車
• 10.3 網絡多機器人系統

• 索引 更新時間：2023-01-06 17:39:28
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• 10.3.2 網絡協同多機器人系統
• 10.3.1 曼哈頓街道上的聯網自動駕駛汽車
• 10.3 網絡多機器人系統
• 10.2.3 多址通信
• 10.2.2 計算機網絡
• 10.2.1 數字通信系統
• 10.2 無線通信和網絡
• 10.1.3 工廠自動化
• 10.1.2 多旅行商問題
• 10.1.1 最優分配
• 10.1 多機器人任務分配
• 第10章 多機器人系統
• 參考文獻
• 9.4.4 多接入通信上的聯邦學習
• 9.4.3 無線網絡上的聯邦學習
• 9.4.2 通過無線通信進行聯邦學習
• 9.4.1 聯邦學習基礎
• 9.4 聯邦學習
• 9.3.7 帶決策樹的強化學習
• 9.3.6 定位機器人
• 9.3.5 規則和樹
• 9.3.4 回歸樹
• 9.3.3 分類樹
• 9.3.2 正式處理
• 9.3.1 決策示例
• 9.3 決策樹
• 9.2 基于視覺功能的多模態信息融合
• 9.1.3 圖像特征和目標識別
• 9.1.2 邊緣檢測
• 9.1.1 計算機視覺基礎
• 9.1 計算機視覺
• 第9章 多模態數據融合
• 參考文獻
• 8.3.4 條件窮舉規劃
• 8.3.3 定長規劃
• 8.3.2 強化學習的系統闡述
• 8.3.1 規劃和導航示例
• 8.3 自主移動機器人的規劃和導航
• 8.2 離散規劃
• 8.1.2 語義表示
• 8.1.1 貝葉斯網絡
• 8.1 知識表示和分類邏輯
• 第8章 機器人規劃
• 參考文獻
• 7.4 網絡定位和導航
• 7.3.3 立體攝像機輔助的SLAM
• 7.3.2 擴展卡爾曼濾波SLAM
• 7.3.1 概率SLAM
• 7.3 同時定位與建圖
• 7.2 移動機器人定位
• 7.1.3 到達時間差技術
• 7.1.2 到達角技術
• 7.1.1 到達時間技術
• 7.1 傳感器網絡定位
• 第7章 定位
• 參考文獻
• 6.4.3 擴展卡爾曼濾波
• 6.4.2 標量卡爾曼濾波
• 6.4.1 卡爾曼濾波
• 6.4 高斯濾波
• 6.3 貝葉斯濾波
• 6.2 遞歸狀態估計
• 6.1.4 極大似然估計
• 6.1.3 貝葉斯估計
• 6.1.2 線性預測
• 6.1.1 基于觀測的線性估計量
• 6.1 估計基礎
• 第6章 狀態估計
• 參考文獻
• 5.3.4 Q學習與TD學習的關系
• 5.3.3 SARSA
• 5.3.2 時序差分學習
• 5.3.1 蒙特卡羅方法
• 5.3 無模型的學習
• 5.2.3 Q學習示例
• 5.2.2 Q學習算法
• 5.2.1 部分可觀測狀態
• 5.2 Q學習
• 5.1.4 貝爾曼最優性原理
• 5.1.3 基于馬爾可夫過程的強化學習
• 5.1.2 強化學習基礎
• 5.1.1 重訪多臂賭博機問題
• 5.1 強化學習基礎
• 第5章 強化學習
• 參考文獻
• 4.5.3 湯普森采樣
• 4.5.2 上置信界
• 4.5.1 ε-貪婪算法
• 4.5 多臂賭博機問題
• 4.4 MDP的應用：搜索移動目標
• 4.3 決策及規劃：動態規劃
• 4.2.3 開發貝爾曼方程的解
• 4.2.2 最優策略
• 4.2.1 馬爾可夫決策過程的數學基礎
• 4.2 馬爾可夫決策過程
• 4.1.4 貝葉斯序貫決策
• 4.1.3 雷達信號探測
• 4.1.2 貝葉斯決策
• 4.1.1 數學基礎
• 4.1 統計決策
• 第4章 馬爾可夫決策過程
• 參考文獻
• 3.4 數據預處理
• 3.3 深度神經網絡
• 3.2.3 主成分分析
• 3.2.2 EM算法
• 3.2.1 K均值聚類
• 3.2 無監督學習
• 3.1.4 支持向量機
• 3.1.3 KNN
• 3.1.2 貝葉斯分類
• 3.1.1 回歸
• 3.1 監督學習
• 第3章 機器學習基礎
• 參考文獻
• 2.5.3 凸優化
• 2.5.2 非線性規劃
• 2.5.1 線性規劃
• 2.5 優化
• 2.4 有信息搜索
• 2.3.3 深度優先搜索
• 2.3.2 動態規劃
• 2.3.1 廣度優先搜索
• 2.3 統一搜索
• 2.2 搜索求解
• 2.1 問題求解智能體
• 第2章 基本搜索算法
• 參考文獻
• 1.3.2 通過搜索來求解CSP
• 1.3.1 約束滿足問題
• 1.3 推理
• 1.2.4 機器人和多智能體系統
• 1.2.3 任務環境
• 1.2.2 系統動力學
• 1.2.1 合理性的概念
• 1.2 智能體
• 1.1 人工智能、控制論和機器人學的基礎知識
• 第1章 人工智能和機器人概述
• 作譯者簡介
• 前言
• 譯者序
• 版權頁
• 封面

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• 譯者序
• 前言
• 作譯者簡介
• 第1章 人工智能和機器人概述
• 1.1 人工智能、控制論和機器人學的基礎知識
• 1.2 智能體
• 1.2.1 合理性的概念
• 1.2.2 系統動力學
• 1.2.3 任務環境
• 1.2.4 機器人和多智能體系統
• 1.3 推理
• 1.3.1 約束滿足問題
• 1.3.2 通過搜索來求解CSP
• 參考文獻
• 第2章 基本搜索算法
• 2.1 問題求解智能體
• 2.2 搜索求解
• 2.3 統一搜索
• 2.3.1 廣度優先搜索
• 2.3.2 動態規劃
• 2.3.3 深度優先搜索
• 2.4 有信息搜索
• 2.5 優化
• 2.5.1 線性規劃
• 2.5.2 非線性規劃
• 2.5.3 凸優化
• 參考文獻
• 第3章 機器學習基礎
• 3.1 監督學習
• 3.1.1 回歸
• 3.1.2 貝葉斯分類
• 3.1.3 KNN
• 3.1.4 支持向量機
• 3.2 無監督學習
• 3.2.1 K均值聚類
• 3.2.2 EM算法
• 3.2.3 主成分分析
• 3.3 深度神經網絡
• 3.4 數據預處理
• 參考文獻
• 第4章 馬爾可夫決策過程
• 4.1 統計決策
• 4.1.1 數學基礎
• 4.1.2 貝葉斯決策
• 4.1.3 雷達信號探測
• 4.1.4 貝葉斯序貫決策
• 4.2 馬爾可夫決策過程
• 4.2.1 馬爾可夫決策過程的數學基礎
• 4.2.2 最優策略
• 4.2.3 開發貝爾曼方程的解
• 4.3 決策及規劃：動態規劃
• 4.4 MDP的應用：搜索移動目標
• 4.5 多臂賭博機問題
• 4.5.1 ε-貪婪算法
• 4.5.2 上置信界
• 4.5.3 湯普森采樣
• 參考文獻
• 第5章 強化學習
• 5.1 強化學習基礎
• 5.1.1 重訪多臂賭博機問題
• 5.1.2 強化學習基礎
• 5.1.3 基于馬爾可夫過程的強化學習
• 5.1.4 貝爾曼最優性原理
• 5.2 Q學習
• 5.2.1 部分可觀測狀態
• 5.2.2 Q學習算法
• 5.2.3 Q學習示例
• 5.3 無模型的學習
• 5.3.1 蒙特卡羅方法
• 5.3.2 時序差分學習
• 5.3.3 SARSA
• 5.3.4 Q學習與TD學習的關系
• 參考文獻
• 第6章 狀態估計
• 6.1 估計基礎
• 6.1.1 基于觀測的線性估計量
• 6.1.2 線性預測
• 6.1.3 貝葉斯估計
• 6.1.4 極大似然估計
• 6.2 遞歸狀態估計
• 6.3 貝葉斯濾波
• 6.4 高斯濾波
• 6.4.1 卡爾曼濾波
• 6.4.2 標量卡爾曼濾波
• 6.4.3 擴展卡爾曼濾波
• 參考文獻
• 第7章 定位
• 7.1 傳感器網絡定位
• 7.1.1 到達時間技術
• 7.1.2 到達角技術
• 7.1.3 到達時間差技術
• 7.2 移動機器人定位
• 7.3 同時定位與建圖
• 7.3.1 概率SLAM
• 7.3.2 擴展卡爾曼濾波SLAM
• 7.3.3 立體攝像機輔助的SLAM
• 7.4 網絡定位和導航
• 參考文獻
• 第8章 機器人規劃
• 8.1 知識表示和分類邏輯
• 8.1.1 貝葉斯網絡
• 8.1.2 語義表示
• 8.2 離散規劃
• 8.3 自主移動機器人的規劃和導航
• 8.3.1 規劃和導航示例
• 8.3.2 強化學習的系統闡述
• 8.3.3 定長規劃
• 8.3.4 條件窮舉規劃
• 參考文獻
• 第9章 多模態數據融合
• 9.1 計算機視覺
• 9.1.1 計算機視覺基礎
• 9.1.2 邊緣檢測
• 9.1.3 圖像特征和目標識別
• 9.2 基于視覺功能的多模態信息融合
• 9.3 決策樹
• 9.3.1 決策示例
• 9.3.2 正式處理
• 9.3.3 分類樹
• 9.3.4 回歸樹
• 9.3.5 規則和樹
• 9.3.6 定位機器人
• 9.3.7 帶決策樹的強化學習
• 9.4 聯邦學習
• 9.4.1 聯邦學習基礎
• 9.4.2 通過無線通信進行聯邦學習
• 9.4.3 無線網絡上的聯邦學習
• 9.4.4 多接入通信上的聯邦學習
• 參考文獻
• 第10章 多機器人系統
• 10.1 多機器人任務分配
• 10.1.1 最優分配
• 10.1.2 多旅行商問題
• 10.1.3 工廠自動化
• 10.2 無線通信和網絡
• 10.2.1 數字通信系統
• 10.2.2 計算機網絡
• 10.2.3 多址通信
• 10.3 網絡多機器人系統
• 10.3.1 曼哈頓街道上的聯網自動駕駛汽車
• 10.3.2 網絡協同多機器人系統
• 參考文獻
• 技術縮略語
• 索引 更新時間：2023-01-06 17:39:28