「行動ベースのロボット工学」は、ロボット工学と認知科学のダイナミックな交差点を探求したい人にとって不可欠なガイドです。フアード・サブリー が執筆したこの本は、ロボット工学に対する行動ベースのアプローチを包括的に探求し、理論的概念と実際の応用を結びつける洞察を提供します。この分野の専門家、大学院生、学部生、または熱心な愛好家のいずれであっても、この本は、急速に進化する今日のテクノロジー環境におけるロボット工学の理解を深める貴重なリソースとして役立ちます。

章の概要:

1: 行動ベースのロボット工学: ロボット工学における行動ベースのシステムを導く原則を紹介します。

2: サブサンプション アーキテクチャ: 複雑なロボットの動作を構築するための階層化アーキテクチャを探ります。

3: ビーム ロボット工学: 生物学的動作を模倣するように設計されたシンプルで効率的なロボットについて説明します。

4: 生物に着想を得たコンピューティング: 生物システムがロボット工学における計算アプローチにどのように影響するかを調べます。

5: リュック・スティールズ: この主要研究者によるロボット工学と言語進化への貢献を強調します。

6: ソーシャルシミュレーション: エージェント間の社会的相互作用が行動ベースの設計にどのように影響するかを調査します。

7: ロドニー・ブルックス: このロボット工学の先駆者がもたらした革新的なアイデアを取り上げます。

8: 同時ローカリゼーションとマッピング: ロボットが環境をナビゲートしてマッピングする方法を説明します。

9: マルチエージェントシステム: 複数のロボットが相互作用して協力するシステムについて説明します。

10: 物理シンボルシステム: 問題解決のために物理エンティティがシンボルを操作する方法を探ります。

11: モデルベース推論: 環境の内部モデルを使用してロボットの推論プロセスを分析します。

12: インテリジェントエージェント: 動的な環境で自律的に動作できるエージェントを定義します。

13: 具体化された認知科学: ロボット工学における物理的な具体化と認知プロセスを結び付けます。

14: 新しい人工知能: 行動ベースのロボット工学に影響を与える新しい人工知能アプローチを紹介します。

15: アクティビティ認識: ロボットが人間のアクティビティを認識して反応するためのテクニックについて説明します。

16: 見習い学習: ロボットが他者の観察からどのように学習できるかを探ります。

17: 状況に応じたアプローチ (人工知能): 人工知能 の意思決定におけるコンテキストの重要性を強調します。

18: 行動選択における勝者総取り: 競争環境における意思決定プロセスについて説明します。

19: エルマーとエルシー (ロボット): 行動ベースの原則を示す特定のロボットのケース スタディ。

20: シンボリック人工知能: ロボットの認知能力におけるシンボルの役割を調べます。

21: 分散システム: ロボット システムにおける分散アーキテクチャの利点について説明します。

この本は単なるガイドではありません。ロボット工学の未来を理解するための投資です。「行動ベースのロボット工学」を読むことで、本のコストを超える知識を身に付け、専門スキルを高め、ロボット工学への情熱を燃やすことができます。今日そして明日のインテリジェント マシンを形作る原則に取り組む準備をします。