發(fā)展型機器人：由人類嬰兒啟發(fā)的機器人

Developmental Robotics：From Babies to Robots
譯者序
序言
前言
致謝
第1章　成長中的嬰兒與機器人1
1.1　先天與后天的發(fā)展理論1
1.2　發(fā)展型機器人學的定義與起源3
1.3　發(fā)展型機器人學的基本原則4
1.3.1　作為動態(tài)系統(tǒng)的發(fā)展5
1.3.2　系統(tǒng)發(fā)展和個體發(fā)展的交互7
1.3.3　涉身性、情境性和生成性的發(fā)展8
1.3.4　內(nèi)在動機和社交學習的本能9
1.3.5　非線性、類似階段化的發(fā)展10
1.3.6　在線開放式累積學習12
1.4　全書總覽13
擴展閱讀14
第2章　嬰兒機器人15
2.1　什么是機器人15
2.2　機器人學簡介18
2.2.1　自由度、效應(yīng)器和執(zhí)行器19
2.2.2　傳感器23
2.3　類人嬰兒機器人29
2.3.1　iCub機器人31
2.3.2　NAO機器人33
2.3.3　ASIMO和QRIO機器人35
2.3.4　CB機器人37
2.3.5　CB2和Pneuborn-13機器人38
2.3.6　Repliee和Geminoid機器人40
2.3.7　Infanoid機器人41
2.3.8　Affetto機器人42
2.3.9　KASPAR機器人43
2.3.10　COG機器人44
2.4　發(fā)展型機器人中的移動式機器人45
2.5　嬰兒機器人模擬器47
2.5.1　iCub機器人模擬器48
2.5.2　Webots機器人模擬器50
2.5.3　胎兒機器人和新生兒機器人模擬器51
2.6　本章總結(jié)54
擴展閱讀55
第3章　新奇、好奇與驚奇57
3.1　內(nèi)在動機：概念總覽58
3.1.1　早期的影響58
3.1.2　知識與能力59
3.1.3　IM的神經(jīng)基礎(chǔ)60
3.2　內(nèi)在動機的發(fā)展61
3.2.1　嬰兒中基于知識的IM：新奇性61
3.2.2　嬰兒中基于知識的IM：預測64
3.2.3　嬰兒中基于能力的IM68
3.3　內(nèi)驅(qū)型智能體和機器人70
3.3.1　IM的計算框架70
3.3.2　基于知識的IM：新奇性73
3.3.3　基于知識的IM：預測77
3.3.4　基于能力的IM80
3.4　本章總結(jié)83
擴展閱讀85
第4章　觀察世界864.1嬰兒的視覺發(fā)展87
4.1.1　嬰兒感知的測量87
4.1.2　人臉感知90
4.1.3　空間感知91
4.1.4　自我感知93
4.1.5　物體感知94
4.1.6　可供性96
4.2　機器人的人臉感知98
4.3　空間感知：地標和空間關(guān)系101
4.4　機器人的自我感知102
4.5　物體感知的發(fā)展啟發(fā)模型104
4.6　可供性：感知指導的動作105
4.7　本章總結(jié)108
擴展閱讀110
第5章　運動技能獲取111
5.1　人類嬰兒中的運動技能獲取112
5.1.1　操控：接近113
5.1.2　操控：抓握114
5.1.3　移動：爬行117
5.1.4　移動：行走118
5.2　接近動作機器人120
5.3　抓握動作機器人125
5.4　爬行動作機器人130
5.5　行走動作機器人132
5.6　本章總結(jié)135
擴展閱讀137
第6章　社交機器人138
6.1　兒童的社交發(fā)展139
6.1.1　聯(lián)合注意力139
6.1.2　模仿141
6.1.3　合作與共享計劃143
6.1.4　心智理論146
6.2　機器人中的聯(lián)合注意力148
6.3　模仿154
6.4　合作與共享意圖159
6.5　心智理論164
6.6　本章總結(jié)166
擴展閱讀169
第7章　早期語言170
7.1　兒童的早期詞匯和句子171
7.1.1　時間刻度和里程碑171
7.1.2　概念與詞匯發(fā)展的原則174
7.1.3　案例研究：Modi實驗178
7.2　機器人咿呀學語179
7.3　機器人命名物體和動作186
7.3.1　學習命名物體187
7.3.2　iCub機器人的Modi實驗189
7.3.3　學習命名動作192
7.4　機器人學習語法195
7.4.1　語義合成性195
7.4.2　句法學習197
7.5　本章總結(jié)201
擴展閱讀203
第8章　抽象知識推理205
8.1　兒童抽象知識的發(fā)展205
8.1.1　Piaget和抽象知識的感覺運動起源205
8.1.2　數(shù)值認知207
8.1.3　抽象的文字和符號210
8.2　計數(shù)機器人212
8.3　學習抽象詞匯和概念219
8.3.1　實現(xiàn)抽象詞匯的扎根219
8.3.2　學會說“不”222
8.4　決策制定的抽象表征生成226
8.5　發(fā)展認知結(jié)構(gòu)229
8.6　本章總結(jié)235
擴展閱讀237
第9章　總結(jié)238
9.1　發(fā)展型機器人學關(guān)鍵原則的主要成就238
9.1.1　作為動態(tài)系統(tǒng)的發(fā)展238
9.1.2　系統(tǒng)發(fā)展和個體發(fā)展的交互239
9.1.3　涉身性和情境性的發(fā)展240
9.1.4　內(nèi)在動機和社交學習241
9.1.5　非線性、類似階段化的發(fā)展243
9.1.6　在線開放式累積學習243
9.2　更多成就244
9.2.1　兒童發(fā)展數(shù)據(jù)建模244
9.2.2　基準機器人平臺和軟件仿真工具的獲取246
9.2.3　輔助機器人和針對兒童的人機器人交互的應(yīng)用247
9.3　公開挑戰(zhàn)250
9.3.1　累積學習與功能集成250
9.3.2　身體與大腦形態(tài)中的進化與發(fā)展變化252
9.3.3　cHRI、機器人外觀與道德規(guī)范253
索引　255
參考文獻
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