具身智能导论

具身智能强调智能受脑、身体与环境协同影响，更侧重关注智能体与环境的“交互”，被誉为人工智能的终极形态，对推动智能机器人等领域的研究有极其重要的作用。在具身智能的研究中，智能体的物理形态与感知、学习、行为的关系起到至关重要的作用。本书系统梳理了具身智能的内涵与外延，建立了具身智能的体系结构，详细介绍了形态计算、形态控制、形态优化、视觉导航、主动感知、具身场景描述、具身学习与多智能体协同的相关原理与方法，并附有实例讲解。本书可作为人工智能相关专业高年级本科生和研究生的教材，也可供从事人工智能、智能机器人等领域工作的科研人员阅读。

目录
- 前辅文
- 第1章具身智能概述
  - 1.1 引言
  - 1.2 具身智能简史
  - 1.3 典型的具身智能任务
  - 1.4 具身智能的体系结构
  - 1.5 具身智能的优点、缺点与难点
  - 1.6 具身智能与机器人智能的关系
  - 1.7 小结
- 第2章神经网络与深度学习基础
  - 2.1 引言
  - 2.2 多层感知机
  - 2.3 图像的特征提取
  - 2.4 序列的特征提取
  - 2.5 图结构的特征提取
  - 2.6 视觉目标检测与分割
  - 2.7 前沿阅读
  - 2.8 小结
- 第3章动作学习基础
  - 3.1 引言
  - 3.2 马尔可夫决策过程
  - 3.3 值函数学习方法
    - 3.3.1 Q学习
    - 3.3.2 深度Q网络
  - 3.4 策略学习方法
    - 3.4.1 基本策略梯度方法
    - 3.4.2 REINFORCE算法
  - 3.5 Actor-Critic方法
  - 3.6 近端策略优化算法
  - 3.7 模仿学习
    - 3.7.1 行为克隆
    - 3.7.2 学徒学习
  - 3.8 前沿阅读
  - 3.9 小结
- 第4章仿真平台
  - 4.1 引言
  - 4.2 Gym仿真环境
    - 4.2.1 Gym强化学习算法框架
    - 4.2.2 Gym集成的仿真环境与任务简介
  - 4.3 AI2THOR仿真平台框架
    - 4.3.1 场景数据集
    - 4.3.2 环境介绍
    - 4.3.3 交互动动作
  - 4.4 实验示例
  - 4.5 前沿阅读
  - 4.6 小结
- 第5章形态计算
  - 5.1 引言
  - 5.2 形态计算的基本原理与物理实现
  - 5.3 形态计算的动态系统分析方法
    - 5.3.1 储备池计算模型
    - 5.3.2 物理储备池模型
  - 5.4 形态计算的信息论分析方法
  - 5.5 前沿阅读
  - 5.6 小结
- 第6章结构化形态控制
  - 6.1 引言
  - 6.2 问题描述
  - 6.3 结构化形态控制方法
    - 6.3.1 形态的表示
    - 6.3.2 输出模型
    - 6.3.3 特殊情形
  - 6.4 结构化形态控制实例
    - 6.4.1 Reacher智能体
    - 6.4.2 SnakeThree智能体
    - 6.4.3 Hopper智能体
    - 6.4.4 HalfCheetah智能体
    - 6.4.5 Walker2D智能体
  - 6.5 不同形态之间的迁移学习
    - 6.5.1 结构迁移学习
    - 6.5.2 故障迁移学习
  - 6.6 前沿阅读
  - 6.7 小结
- 第7章形态与控制的协同优化
  - 7.1 引言
  - 7.2 问题描述
  - 7.3 形态参数的优化
    - 7.3.1 算法设计
    - 7.3.2 实例分析
  - 7.4 形态结构的优化
    - 7.4.1 形态变化阶段
    - 7.4.2 形态控制阶段
    - 7.4.3 学习算法
    - 7.4.4 实例分析
  - 7.5 前沿阅读
  - 7.6 小结
- 第8章视觉语言导航
  - 8.1 引言
  - 8.2 问题描述
  - 8.3 基本方法
    - 8.3.1 模型结构
    - 8.3.2 导航模型训练
  - 8.4 实例分析
    - 8.4.1 实验设置
    - 8.4.2 实验结果
  - 8.5 前沿阅读
  - 8.6 小结
- 第9章视觉语义导航
  - 9.1 引言
  - 9.2 问题描述
  - 9.3 基本方法
    - 9.3.1 模型结构
    - 9.3.2 导航模型训练
  - 9.4 基于场景图谱的视觉语义导航
    - 9.4.1 场景图谱的生成
    - 9.4.2 融入场景图谱的导航模型学习
  - 9.5 实例分析
    - 9.5.1 实验设置
    - 9.5.2 实验结果
  - 9.6 前沿阅读
  - 9.7 小结
- 第10章具身场景语义描述
  - 10.1 引言
  - 10.2 问题描述
  - 10.3 基本方法
    - 10.3.1 模型结构
    - 10.3.2 场景图像语言描述的评价
    - 10.3.3 模型训练
  - 10.4 实例分析
    - 10.4.1 实验设置
    - 10.4.2 实验结果
  - 10.5 物理实验
    - 10.5.1 机器人实验
    - 10.5.2 人机交互实验
  - 10.6 前沿阅读
  - 10.7 小结
- 第11章具身学习
  - 11.1 引言
  - 11.2 问题描述
  - 11.3 基本方法
    - 11.3.1 模型结构
    - 11.3.2 模型训练
  - 11.4 实例分析
    - 11.4.1 实验设置
    - 11.4.2 实验结果
  - 11.5 前沿阅读
  - 11.6 小结
- 第12章具身多智能体协作
  - 12.1 引言
  - 12.2 问题描述
  - 12.3 基本方法
    - 12.3.1 模型结构
    - 12.3.2 模型训练
  - 12.4 实例分析
    - 12.4.1 实验设置
    - 12.4.2 实验结果
  - 12.5 前沿阅读
  - 12.6 小结
- 第13章总结与展望

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