機器人學和人工智能中的行為樹 Behavior Trees in Robotics and Al: An Introduction (Chapman & Hall/CRC Artificial Intelligence and Robotics Series)
Michele Colledanchise 周翊民譯譯
- 出版商: 機械工業
- 出版日期: 2020-05-01
- 定價: $474
- 售價: 7.5 折 $356
- 語言: 簡體中文
- 頁數: 204
- 裝訂: 平裝
- ISBN: 7111652045
- ISBN-13: 9787111652045
-
相關分類:
機器人製作 Robots
立即出貨
買這商品的人也買了...
-
Kent Beck 的實作模式 (Implementation Patterns)$320$250 -
OpenCV 程式設計參考手冊$620$527 -
$301OpenCL 異構並行程式設計實戰 -
$658多核與 GPU 編程：工具、方法及實踐 -
$383視覺 SLAM 十四講：從理論到實踐 -
$165編程風格 : 好代碼的邏輯 (Exercises in Programming Style) -
機器學習的數學基礎 : AI、深度學習打底必讀$580$493 -
游戲開發 -- 世嘉新人培訓教材$1,188$1,129 -
基於 GPU 加速的計算機視覺編程：使用 OpenCV 和 CUDA 實時處理複雜圖像數據$474$450 -
Python 面試題目與解答 -- 邁向高薪之路$690$587 -
3D數學基礎：圖形和游戲開發, 2/e$1,194$1,134 -
決心打底！Python 深度學習基礎養成$690$587 -
$1,134BPF 之巔：洞悉 Linux 系統和應用性能 (BPF Performance Tools) -
軟體架構原理｜工程方法 (Fundamentals of Software Architecture: A Comprehensive Guide to Patterns, Characteristics, and Best Practices)$680$537 -
大規模重構｜奪回源碼庫的控制權 (Refactoring at Scale: Regaining Control of Your Codebase)$580$458 -
資料科學的建模基礎 : 別急著 coding！你知道模型的陷阱嗎？$599$509 -
$806解剖深度學習原理：從0編寫深度學習庫 -
內行人才知道的系統設計面試指南$580$435 -
$811移動機器人控制導論 -
$607視覺：對人類如何表示和處理視覺信息的計算研究 -
機器人 SLAM 導航：核心技術與實戰$894$849 -
電力電子學圖鑑：電的原理、運作機制、生活應用……從零開始看懂推動世界的科技！$420$332 -
從零開始的 3D設計之旅：Blender 3D 入門教材$600$468 -
$356讀源碼學架構：系統架構師思維訓練之道 -
Unity 手機遊戲開發：從搭建到發布上線全流程實戰$588$559
相關主題
商品描述
本書首先著重於行為樹（BehaviorTrees，BTS）的語義和設計原則，
效率、安全性和穩健性分析，以及學習和任務規劃等的複雜的主題，
並提供實踐例子，從簡單的插圖到現實的複雜行為，使讀者能夠成功地將理論與實踐結合起來。
目錄大綱
譯者序
前言
作者簡介
第1章什麼是行為樹1
1.1 BT的發展簡史與動機2
1.2有限狀態機的問題是什麼？反應性和模塊化的必要性3
1.3 BT的經典闡述4
1.3.1 BT執行示例8
1.3.2帶有內存的控制流節點9
1.4從零開始為《吃豆人》創建BT13
1.5為移動機械手機器人創建BT15
1.6 BT在機器人和人工智能中的應用18
1.6.1自動駕駛車輛中的BT18
1.6.2工業機器人中的BT19
1.6.3亞馬遜拾物挑戰賽中的BT21
1.6.4社交機器人JIBO中的BT22
第2章BT如何概括和關聯早期思想23
2.1有限狀態機23
2.2分層有限狀態機24
2.2.1優點和缺點24
2.2.2創建一個類似BT的FSM26
2.2.3創建一個類似FSM的BT32
2.3包容體系結構33
2.3.1優點和缺點33
2.3.2 BT如何概括包容體系結構34
2.4遠程反應程序34
2.4.1優點和缺點35
2.4.2 BT如何概括遠程反應程序36
2.5決策樹36
2.5.1優點和缺點36
2.5.2 BT如何概括決策樹37
2.6 BT的優點和缺點38
2.6.1優點38
2.6.2缺點41
第3章設計原則45
3.1使用顯式成功條件提高可讀性45
3.2使用隱式序列提高反應性46
3.3使用決策樹結構處理不同的案例47
3.4使用序列提高安全性47
3.5使用反向鏈接創建審慎型BT48
3.6使用內存節點創建無反應的BT51
3.7選擇適當的BT粒度51
第4章BT的擴展55
4.1效用BT55
4.2隨機BT56
4.3臨時修改BT57
4.4 BT的其他擴展58
第5章效率、安全性和魯棒性分析59
5.1 BT的狀態空間表示59
5.2效率與魯棒性62
5.3安全性67
5.4實例70
5.4.1魯棒性和效率71
5.4.2安全74
5.4.3更複雜的BT78
第6章BT如何概括早期的思想81
6.1 BT如何概括決策樹81
6.2 BT如何歸納包容體系結構83
6.3 BT如何概括順序行為組合86
6.4 BT如何概括遠程反應程序87
第7章BT和自動規劃91
7.1規劃和動作（PA-BT）方法92
7.1.1算法概述95
7.1 .2算法詳細說明97
7.1.3對算法的評論99
7.1.4算法的圖形執行100
7.1.5對現有示例執行算法103
7.1.6反應性109
7.1.7安全性110
7.1.8容錯性111
7.1.9實際的複雜執行112
7.2使用行為語言進行規劃123
7.2.1 ABL智能體124
7.2.2 ABL規劃方法126
7.2.3 《星際爭霸》複雜執行過程的簡要結果129
7.3比較PA-BT與ABL131
第8章BT和機器學習133
8.1應用於BT的遺傳規劃133
8.2 GP-BT方法135
8.2.1算法概述136
8.2.2詳細的算法步驟138
8.2.3修剪無效子樹140
8.2.4實驗結果140
8.2.5在BT中使用GP的其他方法145
8.3將強化學習應用於BT145
8.3.1 Q-Learning總結145
8.3.2 RL-BT方法146
8.3.3實驗結果147
8.4比較GP-BT與RL- BT149
8.5從演示中學習並應用於BT150
第9章隨機行為樹151
9.1隨機BT152
9.1.1馬爾可夫鍊和馬爾可夫過程152
9.1.2闡述155
9.2將SBT轉換為DTMC160
9.3 SBT的可靠性165
9.3.1平均逗留時間165
9.3.2平均失敗時間和平均成功時間167
9.3.3隨時間推移的概率168
9.3.4隨機執行時間169
9.3.5確定執行時間169
9.4實例171
第10章結束語181
參考文獻183
