1：演化機器人學：介紹自主機器人系統的核心原理與演化，強調機器人如何透過試誤進化，類似自然選擇。
2：進化計算：解釋受進化生物學啟發的計算技術，例如遺傳演算法，用於解決機器人技術中的複雜最佳化問題。
3：增強拓撲的神經進化：討論神經網路進化（包括結構和權重）以優化機器人性能的突破性方法。
4：神經進化：探索人工神經網路的演化過程，以增強機器人的能力，並著重於機器人的學習和適應性。
5：可進化硬體：概述了根據不斷變化的環境條件而進化的硬體系統，將進化概念引入物理機器人系統。
圖 6：點 移動機器人：檢查 點 移動機器人，這是進化機器人技術如何應用於現實世界機器人平台的關鍵範例。
7：達裡奧·弗洛雷亞諾：強調了進化機器人學領域的領先研究員 達裡奧·弗洛雷亞諾 的貢獻，他的工作對該領域產生了重大影響。
8：英曼·哈維：探索 英曼·哈維 的研究及其在演化演算法與機器人系統整合方面的創新方法。
9：菲爾·哈斯班茲：重點介紹 菲爾·哈斯班茲 在自主機器人行為領域的工作以及他對演化方法在機器人技術中的應用的貢獻。
10：斯特凡諾·諾爾菲：調查 斯特凡諾·諾爾菲 對神經進化的貢獻以及他在創建在動態環境中學習和進化的機器人方面的工作。
11：神經機器人學：涵蓋令人興奮的神經機器人學領域，機器人學和神經科學融合在一起開發可以模仿生物智慧的機器人。
12：人工開發：描述人工開發的新興領域，其中應用進化和發展原理來創建更複雜的自適應機器人系統。
13：超級NEAT：引入了 超級NEAT 框架，這是一種用於進化神經網路的先進方法，可產生複雜的機器人行為和結構。
14：形態發生機器人：專注於形態發生機器人，機器人透過演化過程自組織和適應其物理形態。
15：演化發展機器人：研究如何將演化演算法與發展機器人結合，創造出能夠隨著時間的推移而成長和學習的機器人。
16：戴夫·克里夫（電腦科學家）：討論戴夫·克里夫的工作，他在人工生命和演化演算法方面的研究影響了自適應機器人的發展。
17：人工生命：探討人工生命和機器人技術之間的關係，討論如何在機器人中創造逼真的行為可以帶來更智慧的系統。
18：喬丹·波拉克（喬丹·波拉克）：強調喬丹·波拉克在人工進化方面的工作，特別是與開發模仿自然過程以提高機器人性能的系統有關。
19：薩賓·豪爾特：重點關注 薩賓·豪爾特 對多機器人系統的貢獻以及演化原理如何改善協作機器人行為。
20：帕瓦伊·拉姆達亞：探索 帕瓦伊·拉姆達亞 的工作，他在機器人學和神經生物學方面的研究整合了自主機器人的運動和行為研究。
21：遺傳編程：最後介紹了遺傳編程，這是一種用於進化控制機器人行為的程序的方法，有助於複雜任務的自動化。
1：演化機器人學：介紹自主機器人系統的核心原理與演化，強調機器人如何透過試誤進化，類似自然選擇。
2：進化計算：解釋受進化生物學啟發的計算技術，例如遺傳演算法，用於解決機器人技術中的複雜最佳化問題。
3：增強拓撲的神經進化：討論神經網路進化（包括結構和權重）以優化機器人性能的突破性方法。
4：神經進化：探索人工神經網路的演化過程，以增強機器人的能力，並著重於機器人的學習和適應性。
5：可進化硬體：概述了根據不斷變化的環境條件而進化的硬體系統，將進化概念引入物理機器人系統。
圖 6：點 移動機器人：檢查 點 移動機器人，這是進化機器人技術如何應用於現實世界機器人平台的關鍵範例。
7：達裡奧·弗洛雷亞諾：強調了進化機器人學領域的領先研究員 達裡奧·弗洛雷亞諾 的貢獻，他的工作對該領域產生了重大影響。
8：英曼·哈維：探索 英曼·哈維 的研究及其在演化演算法與機器人系統整合方面的創新方法。
9：菲爾·哈斯班茲：重點介紹 菲爾·哈斯班茲 在自主機器人行為領域的工作以及他對演化方法在機器人技術中的應用的貢獻。
10：斯特凡諾·諾爾菲：調查 斯特凡諾·諾爾菲 對神經進化的貢獻以及他在創建在動態環境中學習和進化的機器人方面的工作。
11：神經機器人學：涵蓋令人興奮的神經機器人學領域，機器人學和神經科學融合在一起開發可以模仿生物智慧的機器人。
12：人工開發：描述人工開發的新興領域，其中應用進化和發展原理來創建更複雜的自適應機器人系統。
13：超級NEAT：引入了 超級NEAT 框架，這是一種用於進化神經網路的先進方法，可產生複雜的機器人行為和結構。
14：形態發生機器人：專注於形態發生機器人，機器人透過演化過程自組織和適應其物理形態。
15：演化發展機器人：研究如何將演化演算法與發展機器人結合，創造出能夠隨著時間的推移而成長和學習的機器人。
16：戴夫·克里夫（電腦科學家）：討論戴夫·克里夫的工作，他在人工生命和演化演算法方面的研究影響了自適應機器人的發展。
17：人工生命：探討人工生命和機器人技術之間的關係，討論如何在機器人中創造逼真的行為可以帶來更智慧的系統。
18：喬丹·波拉克（喬丹·波拉克）：強調喬丹·波拉克在人工進化方面的工作，特別是與開發模仿自然過程以提高機器人性能的系統有關。
19：薩賓·豪爾特：重點關注 薩賓·豪爾特 對多機器人系統的貢獻以及演化原理如何改善協作機器人行為。
20：帕瓦伊·拉姆達亞：探索 帕瓦伊·拉姆達亞 的工作，他在機器人學和神經生物學方面的研究整合了自主機器人的運動和行為研究。
21：遺傳編程：最後介紹了遺傳編程，這是一種用於進化控制機器人行為的程序的方法，有助於複雜任務的自動化。
Evolutionary Robotics: intelligent systems and adaptive behavior in autonomous machines
130
Evolutionary Robotics: intelligent systems and adaptive behavior in autonomous machines
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Product Details
| BN ID: | 2940180974594 |
|---|---|
| Publisher: | ??????? [Chinese (Traditional)] |
| Publication date: | 12/17/2024 |
| Series: | Robotics Science [Chinese (Traditional)] , #29 |
| Sold by: | PUBLISHDRIVE KFT |
| Format: | eBook |
| Pages: | 130 |
| File size: | 795 KB |
| Language: | Chinese |