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| 編輯推薦： |
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1.本书由IEEE会士、资深无线网络、人工智能和机器学习专家撰写；2.本书阐述了人工智能技术中的典型算法，通过无线机器人的典型应用场景，构建了人工智能技术落地应用的完整技术链，从基本的知识表达、推理，传感器知识获取、状态估计、最终决策，到通信协议、延迟和隐私与安全问题，该书是一本从人工智能基本算法到实际应用的技术指南。3，本书适合机器人、人工智能和无线通信等行业的从业工程师参考，也适用于电气工程、计算机工程、计算机科学和一般工程专业的高年级本科生或一年级研究生的教辅参考
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| 內容簡介： |
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机器人、无人驾驶汽车、无人机和智慧工厂将显著改变数字社会中人类的生活方式。无线机器人中的人工智能介绍了无线通信和网络技术如何促进机器人中的人工智能，它在机器人中的人工智能、无线通信、计算和控制之间架起了基础的多学科知识的桥梁。本书的一个独特性是提出应用通信和信号处理技术来增强机器人和多智能体系统中的传统人工智能。本书的技术内容包括机器人基础知识、信息物理系统、人工智能，统计决策和马尔可夫决策过程，强化学习，状态估计，定位，计算机视觉和多模态数据融合，机器人规划，多智能体系统，网络化多智能体系统，网络化机器人的安全性和鲁棒性，以及超可靠和低延迟的机器对机器的网络。提供的例题和练习有助于简单和有效的理解本书的内容。希望拓展在机器人、人工智能和无线通信等方面的知识的工程师将从这本书中受益。同时，本书也适用于电气工程、计算机工程、计算机科学和一般工程专业的高年级本科生或一年级研究生的教材。读者需要具备本科概率论和线性代数的基础知识，以及基本的编程能力，来享受深入阅读的乐趣。
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| 關於作者： |
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陈光祯博士自2016年至今一直担任南佛罗里达大学电气工程系教授。陈博士之前曾任职于美国通信卫星公司、IBM沃森研究中心、台湾清华大学、惠普实验室、台湾大学移动通信与网络研究所。他曾在麻省理工学院等多所大学做过访问学者。他一直积极组织、参与各种IEEE会议并担任IEEE期刊的编辑（*近担任《IEEE通信杂志》“通信中的数据科学和AI”专题编辑）；为IEEE协会，尤其是通信、车辆技术和信号处理分会提供志愿服务，并发起成立社交网络技术委员会。陈博士还为各种国际通信标准贡献了多个关键技术。他撰写或合作撰写了超过300篇IEEE论文，出版了4本书，并拥有24项美国专利。他是IEEE会士，获得了多个IEEE奖项。陈博士目前的研究兴趣包括无线网络、人工智能和机器学习、物联网、信息物理系统、社交网络和数据分析，以及网络安全。
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| 目錄：
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译者序前言作译者简介第1章 人工智能和机器人概述11.1 人工智能、控制论和机器人学的基础知识11.2 智能体41.2.1 合理性的概念51.2.2 系统动力学61.2.3 任务环境81.2.4 机器人和多智能体系统91.3 推理111.3.1 约束满足问题131.3.2 通过搜索来求解CSP15参考文献20第2章 基本搜索算法212.1 问题求解智能体212.2 搜索求解242.3 统一搜索282.3.1 广度优先搜索282.3.2 动态规划302.3.3 深度优先搜索352.4 有信息搜索372.5 优化412.5.1 线性规划412.5.2 非线性规划422.5.3 凸优化42参考文献44第3章 机器学习基础453.1 监督学习463.1.1 回归463.1.2 贝叶斯分类533.1.3 KNN543.1.4 支持向量机553.2 无监督学习573.2.1 K均值聚类573.2.2 EM算法583.2.3 主成分分析583.3 深度神经网络613.4 数据预处理64参考文献68第4章 马尔可夫决策过程694.1 统计决策694.1.1 数学基础724.1.2 贝叶斯决策734.1.3 雷达信号探测784.1.4 贝叶斯序贯决策804.2 马尔可夫决策过程814.2.1 马尔可夫决策过程的数学基础824.2.2 最优策略844.2.3 开发贝尔曼方程的解854.3 决策及规划：动态规划874.4 MDP的应用：搜索移动目标924.5 多臂赌博机问题954.5.1 ε-贪婪算法974.5.2 上置信界984.5.3 汤普森采样99参考文献106第5章 强化学习1075.1 强化学习基础1075.1.1 重访多臂赌博机问题1085.1.2 强化学习基础1115.1.3 基于马尔可夫过程的强化学习1125.1.4 贝尔曼最优性原理1155.2 Q学习1165.2.1 部分可观测状态1165.2.2 Q学习算法1175.2.3 Q学习示例1195.3 无模型的学习1255.3.1 蒙特卡罗方法1265.3.2 时序差分学习1295.3.3 SARSA1325.3.4 Q学习与TD学习的关系133参考文献135第6章状态估计1366.1 估计基础1366.1.1 基于观测的线性估计量1376.1.2 线性预测1396.1.3 贝叶斯估计1406.1.4 极大似然估计1426.2 递归状态估计1446.3 贝叶斯滤波1466.4 高斯滤波1496.4.1 卡尔曼滤波1496.4.2 标量卡尔曼滤波1506.4.3 扩展卡尔曼滤波154参考文献156第7章 定位1577.1 传感器网络定位1587.1.1 到达时间技术1587.1.2 到达角技术1607.1.3 到达时间差技术1627.2 移动机器人定位1647.3 同时定位与建图1657.3.1 概率SLAM1667.3.2 扩展卡尔曼滤波SLAM1687.3.3 立体摄像机辅助的SLAM1697.4 网络定位和导航172参考文献175第8章 机器人规划1768.1 知识表示和分类逻辑1768.1.1 贝叶斯网络1788.1.2 语义表示1848.2 离散规划1848.3 自主移动机器人的规划和导航1878.3.1 规划和导航示例1888.3.2 强化学习的系统阐述1898.3.3 定长规划1918.3.4 条件穷举规划191参考文献196第9章多模态数据融合1979.1 计算机视觉1979.1.1 计算机视觉基础1989.1.2 边缘检测1999.1.3 图像特征和目标识别2019.2 基于视觉功能的多模态信息融合2039.3 决策树2069.3.1 决策示例2079.3.2 正式处理2099.3.3 分类树2109.3.4 回归树2119.3.5 规则和树2129.3.6 定位机器人2139.3.7 带决策树的强化学习2149.4 联邦学习2199.4.1 联邦学习基础2209.4.2 通过无线通信进行联邦学习2219.4.3 无线网络上的联邦学习2229.4.4 多接入通信上的联邦学习224参考文献225第10章多机器人系统22710.1 多机器人任务分配22710.1.1 最优分配22810.1.2 多旅行商问题23010.1.3 工厂自动化23110.2 无线通信和网络23610.2.1 数字通信系统23610.2.2 计算机网络23910.2.3 多址通信24110.3 网络多机器人系统24310.3.1 曼哈顿街道上的联网自动驾驶汽车24310.3.2 网络协同多机器人系统251参考文献257技术缩略语258索引263
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| 內容試閱：
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机器人技术已经发展了几十年。最初，机器人技术主要由控制工程和机械工程来处理。之后，引入了计算机工程，再后来，引入了更多的计算机科学，特别是人工智能（Artificial Intelligence，AI）。本书旨在包括更多的用于传感器和多机器人系统中的无线通信技术组件，来形成新的无线机器人的技术前沿。这些新的技术组件丰富了无线机器人领域中的人工智能，从而最终形成了本书的愿景。本书初稿基于作者在南佛罗里达大学开设的一门新的研究生课程“Robotics and AI”的课堂笔记，非常适合那些仅仅只有一些本科阶段学习的概率论和矩阵代数的知识，以及一些基本的编程能力的一年级的研究生和高年级本科生。本书新在引入了增强用于机器人的人工智能的无线通信技术。因此，本书的英文书名是Artificial Intelligence in Wireless Robotics。机器人有许多应用场景，本书主要关注自主移动机器人和需要无线基础设施的机器人，如（网络化的）智能工厂中的机器人。必须指出的是，机器人涉及多个学科的知识，主要包括电气工程、计算机科学、计算机工程和机械工程。考虑到篇幅问题，本书不会涵盖机器人技术的每个方面。相反，通过在机器人中引入人工智能和无线技术，本书主要为没有任何机器人方面先验知识的读者和学生而准备。本书由10章组成。第1章介绍了机器人和人工智能的基础知识。第2章和第3章提供了人工智能搜索算法和机器学习技术方面的基础知识。第4章首先简要介绍了统计决策，然后介绍了马尔可夫决策过程。第5章主要介绍强化学习。第2章到第5章呈现较多的是人工智能的“计算机科学”方面的知识。第6章提供了估计的基础知识，有助于建立对机器人的信念，并开发更多的技术（通常跟无线技术相关）来丰富机器人中的人工智能。第7章进一步将估计知识应用到自主移动机器人（AMR）的一个关键问题——定位，这也与机器人姿态问题有关。第8章介绍可以进一步提高机器人智能水平的机器人规划。第9章首先面向机器人视觉问题，尤其是AMR，然后考虑从多种传感器获得的信息进行多模态融合。第6、7和第9章，可以看作增强机器人中的人工智能的信号处理方法，更偏向于“电气工程”方面。第10章简要介绍了多机器人系统。与通常对微型蜂群机器人进行研究不同，我们更关注协作机器人，其中每个机器人都具有良好的计算能力。第10章还提出了无线通信在机器人技术中潜在的重要作用，并对其进行了简要介绍。本书篇幅适中，涵盖了从无线到信号处理技术各方面的丰富知识。在每一章的结尾，提供了参考文献供读者深入了解更多的细节。练习前用标记，计算机练习前用■标记。这些练习是帮助读者加深理解正文的完整组成部分。计算机练习通常需要付出很大的努力，但从课堂上学生的反馈来看，也有很多乐趣。它们还能极大地帮助你深入理解技术内容。请享受它们。每个努力完成的项目都依赖背后大量的支持。我要感谢两位系主任Tom Weller和Chris Ferekides，感谢他们让我关于这个主题开设一门新的研究生课程，感谢他们的鼓励和支持，我才得以将课堂笔记转化为书稿。在本书初稿的准备过程中，非常感谢我的研究生台湾大学的Eisaku Ko和Hsuan-Man Hung，南佛罗里达大学的Ismail Uluturk、Zixiang Nie、博士后Amanda Chiang和助教Zhengping Luo，北京邮电大学的Pengtao Zhao和Yingze Wang，以及本科生南佛罗里达大学的Jose Elidio Campeiz和凯斯西储大学的Daniel T.Chen的校对。当然，还要感谢来自南佛罗里达大学工程学院不同院系的研究生，他们选修了研究生课程Robotics and AI，提供了大量有价值的反馈和评论，这必然地改善了本书的质量。2019年在北京邮电大学，崔琪楣教授安排了一门暑假课程，允许我向70多名同学教授本书内容，这有助于我获得更多的反馈。当然，River出版社的Rajeev和Junko在本书的最后准备中也帮助了我很多。最后，感谢我的妻子，没有她的关心，我不可能专注于写作。陈光祯于佛罗里达州卢茨(Lutz)市
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