前言

機器人技術已經發展了幾十年。最初，機器人技術主要由控制工程和機械工程來處理。之后，引入了計算機工程，再后來，引入了更多的計算機科學，特別是人工智能（Artificial Intelligence，AI）。本書旨在包括更多的用于傳感器和多機器人系統中的無線通信技術組件，來形成新的無線機器人的技術前沿。這些新的技術組件豐富了無線機器人領域中的人工智能，從而最終形成了本書的愿景。

本書初稿基于作者在南佛羅里達大學開設的一門新的研究生課程“Robotics and AI”的課堂筆記，非常適合那些僅僅只有一些本科階段學習的概率論和矩陣代數的知識，以及一些基本的編程能力的一年級的研究生和高年級本科生。本書新在引入了增強用于機器人的人工智能的無線通信技術。因此，本書的英文書名是Artificial Intelligence in Wireless Robotics。機器人有許多應用場景，本書主要關注自主移動機器人和需要無線基礎設施的機器人，如（網絡化的）智能工廠中的機器人。必須指出的是，機器人涉及多個學科的知識，主要包括電氣工程、計算機科學、計算機工程和機械工程。考慮到篇幅問題，本書不會涵蓋機器人技術的每個方面。相反，通過在機器人中引入人工智能和無線技術，本書主要為沒有任何機器人方面先驗知識的讀者和學生而準備。

本書由10章組成。第1章介紹了機器人和人工智能的基礎知識。第2章和第3章提供了人工智能搜索算法和機器學習技術方面的基礎知識。第4章首先簡要介紹了統計決策，然后介紹了馬爾可夫決策過程。第5章主要介紹強化學習。第2章到第5章呈現較多的是人工智能的“計算機科學”方面的知識。第6章提供了估計的基礎知識，有助于建立對機器人的信念，并開發更多的技術（通常跟無線技術相關）來豐富機器人中的人工智能。第7章進一步將估計知識應用到自主移動機器人（AMR）的一個關鍵問題——定位，這也與機器人姿態問題有關。第8章介紹可以進一步提高機器人智能水平的機器人規劃。第9章首先面向機器人視覺問題，尤其是AMR，然后考慮從多種傳感器獲得的信息進行多模態融合。第6、7和第9章，可以看作增強機器人中的人工智能的信號處理方法，更偏向于“電氣工程”方面。第10章簡要介紹了多機器人系統。與通常對微型蜂群機器人進行研究不同，我們更關注協作機器人，其中每個機器人都具有良好的計算能力。第10章還提出了無線通信在機器人技術中潛在的重要作用，并對其進行了簡要介紹。本書篇幅適中，涵蓋了從無線到信號處理技術各方面的豐富知識。

在每一章的結尾，提供了參考文獻供讀者深入了解更多的細節。練習前用標記，計算機練習前用■標記。這些練習是幫助讀者加深理解正文的完整組成部分。計算機練習通常需要付出很大的努力，但從課堂上學生的反饋來看，也有很多樂趣。它們還能極大地幫助你深入理解技術內容。請享受它們。

每個努力完成的項目都依賴背后大量的支持。我要感謝兩位系主任Tom Weller和Chris Ferekides，感謝他們讓我關于這個主題開設一門新的研究生課程，感謝他們的鼓勵和支持，我才得以將課堂筆記轉化為書稿。在本書初稿的準備過程中，非常感謝我的研究生臺灣大學的Eisaku Ko和Hsuan-Man Hung，南佛羅里達大學的Ismail Uluturk、Zixiang Nie、博士后Amanda Chiang和助教Zhengping Luo，北京郵電大學的Pengtao Zhao和Yingze Wang，以及本科生南佛羅里達大學的Jose Elidio Campeiz和凱斯西儲大學的Daniel T.Chen的校對。當然，還要感謝來自南佛羅里達大學工程學院不同院系的研究生，他們選修了研究生課程Robotics and AI，提供了大量有價值的反饋和評論，這必然地改善了本書的質量。2019年在北京郵電大學，崔琪楣教授安排了一門暑假課程，允許我向70多名同學教授本書內容，這有助于我獲得更多的反饋。當然，River出版社的Rajeev和Junko在本書的最后準備中也幫助了我很多。最后，感謝我的妻子，沒有她的關心，我不可能專注于寫作。

陳光禎于佛羅里達州盧茨（Lutz）市