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机器人笔记 - 感知和行为学习学习与适应行为 (learning & adaptive behavior)学习什么？学习方法分类技术强化学习 (Reinforcement Learning)是什么？开销在混合架构中的强化学习进化学习 (Evolutionary learning)遗传算法 (Genetic Algorithm)从演示(demostration)中学习自动推导行为 (Automatically Deriving Behaviours)方法归纳逻辑学习 (Inductive Logic

机器人笔记 - 行为架构机器人系统中的不确定性(uncertainty)现场机器人 (Situated Robotics)自主控制系统协商式控制架构 (Deliberative Control Architecture)决策过程 (decision-making processes)规划 (Planning)优点缺点反应式控制架构 (Reactive Control Architecture)ANN 人工神经网络 (Artificial Neural Network)优点缺点机器人系统中的不确定性(unc

机器人笔记 - 运动控制与编程运动 (locomotion)轮式 还是 腿式？要解决的问题站立和行走时的稳定性动态平衡 (Active/Dynamic Stability)六脚机器人 (Hexapods)三脚架步态交替的特点：算法步骤：两足机器人 (Biped Robots)设计方法 (Design Methodologies)挑战动力学(Biped dynamics)和控制策略(control strategies)运动 (locomotion)使用执行器(effectors)的两种基本方法:移动

机器人笔记 - 自动导航导航问题定位 (localization)基于行为的导航(Behavior-based Navigation)基于模型的导航 (Model-based Navigation)传感器噪声来源结果解决方案传感器混叠 (Sensor Aliasing)是什么？结果解决方案里程计Odometry (航位推算 Dead Reckoning)是什么？怎么使用优点改进里程碑误差集成误差的分类导航问题机器人定位 (我在哪？)地图建立 (其他地点是如何和我联系的)路径/动作规划 (我如何到达

机器人笔记 - 基于感知的模型内部世界模型 (Internal World Model)映射(mapping)时的问题声纳传感器模型占据栅格最大似然图 (Maximum Likelihood Map)动态扩展占据栅格 (dynamically expanding occupancy grids)定位标志性定位 (Iconic localization)基于特征的定位 (feature-based localization)Monte-Carlo定位同时定位和映射（Simultaneous Localisat

机器人笔记 - 机器视觉计算机视觉总览应用人类视觉分辨率光流法 (optical flow)运动场 (motion field)光流和运动场图片采集系统图像失真计算机视觉处理灰度水平阈值图像分割 (Image Segmentation)主动式3D机器视觉系统机器视觉系统计算机视觉总览计算机视觉的目标在于写能够解释图片的程序。图片不限于2D或视觉光谱，这还包括了3D图像，视频，红外和X射线成像。应用人脸识别对象与动作识别，跟踪无需密码使用指纹识别，面部识别即可登录基于视觉的生物识别 (虹膜模式

机器人笔记 - 传感器总览传感器能量变换器 (Tranceducers)传感器种类机器人导航时使用的传感器得到位置和地点的传感器轮式编码器 (成本较低)GPS (成本较高)感应磁性 (magnetic) 的传感器感知朝向 (orientation) 的传感器触觉传感器 (Tactile Sensors)感受器 - 晶须(whiskers)保险杠 (Bumpers) 和护板 (Guards)电阻式模拟触觉传感器 (Resistive Analog Tactile Sensors)红外传感器(IR)范围和位置激

机器人笔记 - Introduction总览传统工业机器人当前机器人趋势机器人控制自主控制机制建模感应器控制架构协商式机器人控制架构 (Deliberative Robot Control Architectures)基于行为的机器人控制架构 (Behavior-based Robot Control Architecture)混合控制架构 (Hybrid Control Architectures)总览为了使机器人和智能机器执行复杂的任务，它们需要具有执行感知和规划的能力。 感知和规划涉及使用传感器来