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新书推荐 |《具身智能机器人导论》(李团结教授团队)

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图书信息

新工科视域下普通高等院校机器人学领域精品系列教材

国家教材建设重点研究基地(高等学校智能制造与机器人教材研究)成果


具身智能机器人导论

作者:李团结 等 编著

书号:978-7-5772-2795-5

定价:45.00元

出版时间:2026年4月

数字资源电子课件、教学大纲、知识图谱、操作视频

《具身智能机器人导论》以“感知——操作——学习——导航”的闭环体系为主线,从工程实现与认知机制双重视角出发,全面解析了具身智能机器人系统建模、算法设计与学习泛化的内在逻辑与演化规律。系统阐述了具身智能机器人的基本理论框架、关键技术路径与应用前景。

作者简介

李团结,博士生导师,二级教授,陕西省科技创新领军人才,陕西省教学名师,教育部高校教学指导委员会机械基础课程教学指导分委员会委员。中国机械工程学会高级会员,陕西省机械工程学会空间机械工程分会副理事长,中国机械工程学会空间机构分会委员会委员,中国振动工程学会航天器振动与控制专业委员会委员,《空间电子技术》编辑委员会编委。

内容简介

本书旨在为智能机器人领域的科研人员、工程技术人员及高校师生提供一部兼具理论深度与实践意义的系统化教材。本书以“感知—操作—学习—导航”的闭环体系为主线,从工程实现与认知机制双重视角出发,全面解析了具身智能机器人系统建模、算法设计与学习泛化的内在逻辑与演化规律。

全书内容系统、全面,共分6章,涵盖具身智能机器人的理论基础、多模态信息感知与融合、具身操作与技能学习、自主导航与高精度建图、未来发展趋势等核心领域。本书不仅对机器人从“机械体”向“智能体”的转变进行了系统论述,还深入探讨了强化学习、机电集成技能学习、自主导航等前沿方法在具身智能体系中的应用,而且结合典型工程案例与产业应用,展示了具身智能机器人在智能制造、医疗康复和空间操作等方面的代表性应用成果。

本书注重理论与实践的统一,内容由浅入深、循序渐进,既适合高校机器人工程、自动化、智能科学与技术、机电工程等专业教学使用,也可作为科研与工程实践领域人员的重要参考读物。

配套资源

电子课件

部分课件展示





教学大纲



知识图谱



操作视频

教材目录

目 录

第1章绪论(1)

1.1具身智能机器人概述(1)

1.2具身智能机器人发展历史与现状(5)

1.2.1机器人的产生与发展(5)

1.2.2机器人的定义(8)

1.2.3机器人的分类(9)

1.3具身智能机器人研究方向(15)

1.3.1机器人本体结构/机构的优化设计(15)

1.3.2多模态感知(15)

1.3.3操作技能学习(16)

1.3.4协同建图与导航(17)

1.4机器人的参考坐标系(18)

1.4.1自由度(18)

1.4.2工作空间(19)

1.4.3机器人额定速度与额定负载(19)

1.4.4机器人的分辨率、定位精度和重复定位精度(20)

1.4.5响应时间(20)

1.4.6机器人感知能力(21)

1.4.7学习能力(21)

1.4.8导航能力(22)

1.4.9能耗效率(23)

1.4.10坐标系(24)

1.5具身智能机器人应用与挑战(25)

1.5.1具身智能机器人的应用(25)

1.5.2具身智能机器人的挑战(26)

本章习题(27)

本章参考文献(27)

第2章具身智能机器人基础知识(31)

2.1机器人运动学(31)

2.1.1机器人的运动特性(31)

2.1.2坐标变换(35)

2.1.3运动学方程的建立及求解(38)

2.2机器人动力学(42)

2.2.1牛顿欧拉方程法(43)

2.2.2拉格朗日方程法(43)

2.2.3凯恩方程法(45)

2.2.4李群与李代数(46)

2.3具身智能算法基础(47)

2.3.1机器视觉(48)

2.3.2机器学习(51)

2.3.3建图与导航(56)

本章习题(59)

本章参考文献(59)

第3章具身感知(61)

3.1概述(61)

3.2具身物体感知(64)

3.2.1视觉感知技术(64)

3.2.2触觉感知技术(68)

3.2.3多模态感知技术(72)

3.3具身环境感知(77)

3.3.1被动感知技术(78)

3.3.2主动感知技术(80)

3.3.3语义与环境融合感知(83)

3.4具身感知未来展望(86)

本章习题(90)

本章参考文献(90)

第4章具身学习(98)

4.1概述(98)

4.1.1数据驱动的端到端方法(98)

4.1.2机电集成模型驱动的可解释方法(101)

4.2数据驱动的端到端学习(103)

4.2.1强化学习(103)

4.2.2生成式对抗模仿学习(105)

4.2.3深度强化学习(107)

4.2.4基于多模态大模型的自主学习方法(108)

4.3基于机电集成模型的技能学习方法(115)

4.3.1机电集成模型的基本概念(115)

4.3.2动态运动基元的基本原理与应用(119)

4.3.3概率运动基元的思想与应用(123)

4.3.4其他技能建模方法(126)

4.4具身学习前沿方法(129)

4.4.1Mobile ALOHA框架:通过低成本全身遥操作学习双手机动操作压缩

(129)

4.4.2VoxPoser框架:用于结合语言模型进行机器人操作的可组合3D值映射

(130)

4.4.3π0.5模型:具有开放世界泛化能力的视觉语言动作模型(131)

4.4.4RDT-1B框架:用于双手操作的扩散基础模型(133)

4.4.5Octo框架:一种开源的通用机器人策略(134)

4.4.6H-RIL框架:一种基于Hopf的模块化天线结构装配机器人模仿学习框架

(135)

4.4.7MT-RSL:一种基于连续动态运动基元面向多任务的机器人技能学习框架

(136)

本章习题(138)

本章参考文献(138)

第5章具身导航(144)

5.1概述(144)

5.2具身场景语义描述(145)

5.2.1像素级语义建图(146)

5.2.2网格级语义建图(147)

5.2.3对象级语义建图(149)

5.2.4全景级语义建图(150)

5.3具身场景语义导航(151)

5.3.1点目标导航(151)

5.3.2图像目标导航(152)

5.3.3物体目标导航(152)

5.3.4视觉语义导航(153)

5.4多智能体协同导航(158)

5.5具身导航前沿方法(164)

5.5.1融合大模型的具身智能体(165)

5.5.2世界模型(167)

5.5.3自主探索与主动感知(168)

5.5.4协作式具身学习(170)

本章习题(172)

本章参考文献(172)

第6章具身智能机器人的未来应用(176)

6.1地面应用(176)

6.1.1智能网联自动驾驶(177)

6.1.2多机体协同装配(182)

6.2空间应用(188)

6.2.1星表探测(189)

6.2.2在轨装配(194)

6.3未来发展趋势(199)

本章习题(199)

本章参考文献(200)

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