移動機器人學(xué)科學(xué)方法：智能體行為的星化分析

譯叢序言
原書序
譯者序
前言
致謝
第1章 移動機器人學(xué)簡介
1.1 本書不是關(guān)于移動機器人學(xué)的
1.2 什么是移動機器入學(xué)
1.3 行為的產(chǎn)生
1.4 自主移動機器人學(xué)研究問題舉例
1.5 小結(jié)
第2章 移動機器人學(xué)科學(xué)方法介紹
2.1 引言
2.2 動機：分析機器人學(xué)
2.3 看作執(zhí)行計算的機器人——環(huán)境交互
2.4 機器人一環(huán)境交互理論
2.5 機器人工程與機器人科學(xué)
2.6 科學(xué)方法與自主移動機器人
2.7 本書所用的工具
2.8 小結(jié)：實驗的移動機器人學(xué)和科學(xué)的移動機器人學(xué)的對比
第3章 描述實驗數(shù)據(jù)的統(tǒng)計工具
3.1 引言
3.2 正態(tài)分布
3.3 樣本比較的參數(shù)方法
3.4 樣本比較的非參數(shù)方法
3.5 序列的隨機性檢驗
3.6 趨勢的參數(shù)檢驗(相關(guān)分析)
3.7 趨勢的非參數(shù)檢驗
3.8 分類數(shù)據(jù)分析
3.9 主成分分析法
第4章 動力系統(tǒng)理論和智能體行為
4.1 引言
4.2 動力系統(tǒng)理論
4.3 通過相空間分析量化描述(機器人)行為
4.4 初始條件敏感性：李雅普諾夫指數(shù)
4.5 非周期性：吸引子的維數(shù)
4.6 小結(jié)
第5章 智能體行為的分析——案例研究
5.1 隨機移動機器人的運動分析
5.2 混沌步行者(Chaos Walker)
5.3 信鴿飛行路徑的分析
第6章 機器人一環(huán)境交互的計算機建模
6.1 引言
6.2 關(guān)于機器人建模的一些實際考慮
6.3 案例研究：人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型獲取
6.4 線性多項式模型和線性遞推關(guān)系
6.5 NARMAX建模方法
6.6 精確仿真：環(huán)境辨識
6.7 任務(wù)辨識
6.8 傳感器辨識
6.9 兩種行為何時會相同
6.10 結(jié)論
第7章 結(jié)論
7.1 動機
7.2 機器人一環(huán)境交互的量化描述
7.3 機器人一環(huán)境交互理論
7.4 前景：走向分析機器入學(xué)
參考文獻