绪论

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课程介绍

简单的假设：感知和运动是智能的标志

经验性质的 Engeneering，从工程实践中得出

答辩思路：问题，解决方法，发展趋势

参考期刊和会议论文：

感知受到结构、能量、环境干扰限制，感知和运动控制的循环需要实时完成。

Motivation -> Action (behavior shaping) -> Reward -> Motivation

强化学习 Sim-to-Real：在仿真环境中训练，训练结果导入机器人

视觉语言模型：视觉模型和语言描述在向量空间中的矩阵相同。在统一的特征空间，用自然语言指令控制。

Counterfactuals：反事实推理，和决策的下一步相反的结果，帮助评估决策的反馈

机器人系统分为三大部分：机械部分，传感部分，控制部分
传感（感知系统） -> 控制（人机交互，控制） -> 机械（驱动，机械系统） -> 机器人-环境交互系统 -> 传感

（时间是单向的函数。Attention 是智能的一部分。）

动物机器人：

在动物上植入电极解码肌肉、神经信号，进行侦查、勘探
将昆虫嗅觉神经植入电极，通过机器学习对神经信号识别分类

蟑螂机器人：利用腹部柔性电极刺激昆虫的触角或特定肌肉，控制昆虫的运动
制造：通过视觉引导机械部操作定制双极电极
避障：搭建WI-FI和蓝牙网络，机载单目摄像头探测、避障

蝗虫机器人：通过共同控制收缩后腿肌肉，实现蝗虫机器人的跳跃功能
动捕系统测量跳跃的参数

自主移动机器人（AMR）：

制造与物流：适应非结构化环境

Avatar系统：捕获人的动作传递给远端机器人，感知远端系统的信息

四足机器人躯干：刚性带有旋转关节，带有弹簧，柔性材料
腿：膝弯曲向前进方向，爬坡；肘弯曲向前进反方向，稳定性强
复杂离散地形上的高速控制和导航，每个动作周期短
混合神经网络

蛇形机器人：

多节串联或连续体，冗余自由度高

水下机器人：

ROV，AUV，仿生

飞行机器人：

扑翼，固定翼，多旋翼
高光谱传感器，分析土地成分
传感器体积小，飞行姿态控制