生物啟發步行機器人 - 城邦阅读花园


	本書介紹了受生物啟發的步行機器人與物理環境的相互作用。它描述了步行機器人的形態設計和行為控制如何從生物學研究中受益。本書的目的是開發神經控制的模組化結構，生成物理步行機器人的不同反應行為，以此來分析反應行為背後的神經機制，並論證感測器融合技術，從而在合適的行為之間進行平滑切換。作者提供了人工感知動作系統的實例，並強調了生物學研究、計算神經科學和工程學之間的密切關係。本書適合機器人、機電一體化、電子工程、控制和人工智慧領域的研究人員、工程師和學生閱讀。



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	目錄第1章緒論 / 001 1．1 智慧體-環境交互領域的研究現狀 / 002 1．2 本書所採用的研究方法 / 009 1．3 本書的結構 / 012 第2章仿生感知-動作系統 / 014 2．1 動物的感官和行為 / 015 2．1．1 避障和逃生行為 / 016 2．1．2 獵物捕獲行為 / 021 2．2 步行動物的形態 / 024 2．2．1 蠑螈 / 025 2．2．2 蟑螂 / 026 2．3 步行動物的運動控制 / 028 2．4 本章小結 / 032 第3章神經網路的概念與建模 / 033 3．1 神經網路 / 034 3．1．1 生物神經元 / 034 3．1．2 人工神經元 / 036 3．1．3 人工神經網路原理 / 040 3．2 單神經元的離散動力學 / 041 3．3 進化演算法 / 045 3．4 本章小結 / 049 第4章物理感測器和步行機器人平臺 / 051 4．1 物理感測器 / 052 4．1．1 人工聽覺-觸覺感測器 / 052 4．1．2 立體聽覺感測器 / 055 4．1．3 天線狀感測器 / 057 4．2 步行機器人平臺 / 062 4．2．1 四足步行機器人AMOS-WD02 / 062 4．2．2 六足步行機器人AMOS-WD06 / 067 4．3 本章小結 / 070 第5章人工感知-動作系統 / 072 5．1 感覺信號的神經預處理 / 073 5．1．1 聽覺信號預處理 / 073 5．1．2 觸覺信號預處理 / 088 5．1．3 天線狀感測器資料預處理 / 093 5．2 步行機器人的神經控制 / 097 5．2．1 神經振盪器網路 / 098 5．2．2 調速網路 / 102 5．2．3 模組化神經控制器 / 105 5．3 行為控制 / 108 5．3．1 避障控制器 / 108 5．3．2 向音控制器 / 111 5．3．3 行為融合控制器 / 113 5．4 本章小結 / 119 第6章人工感知-動作系統的性能 / 120 6．1 神經預處理測試 / 121 6．1．1 人工聽覺-觸覺感測器資料 / 121 6．1．2 立體聽覺感測器資料 / 127 6．1．3 天線狀感測器資料 / 133 6．2 步行機器人實驗 / 136 6．2．1 避障行為 / 136 6．2．2 向音性 / 143 6．2．3 行為融合 / 151 6．3 本章小結 / 154 第7章結論 / 156 7．1 本書的主要貢獻 / 157 7．2 今後可能開展的工作 / 159 附錄A 反應式步行機器人描述 / 161 A．1 AMOS-WD02 / 162 A．2 AMOS-WD06 / 164 A．3 伺服電動機模組和步行機器人的機械圖 / 166 附錄B 符號和縮略詞清單 / 176 參考文獻 / 180