Programmazione tramite dimostrazione: tecniche intuitive per l'acquisizione e l'adattamento delle competenze robotiche

· Scienza Della Robotica [Italian] Libri 48 · One Billion Knowledgeable
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Programmazione tramite dimostrazione-questo capitolo introduce il concetto fondamentale di programmazione tramite dimostrazione, concentrandosi sul ruolo della guida umana nell'apprendimento dei robot

Robot umanoide-esplora la progettazione e lo sviluppo di robot umanoidi, le loro sfide e il significato dei loro movimenti e interazioni realistici


Apprendimento tramite rinforzo-discute di come le tecniche di apprendimento tramite rinforzo consentano ai robot di imparare dalle proprie azioni, rendendoli adattabili e in grado di gestire compiti complessi


Robotica evolutiva-si concentra sui processi evolutivi nella robotica, in cui i robot apprendono progressivamente, proprio come lo sviluppo umano, attraverso l'interazione e il feedback


Interazione uomo-robot-questo capitolo approfondisce i vari metodi di interazione tra esseri umani e robot, sottolineando la sicurezza, l'efficienza e il potenziale di collaborazione


Apprendimento dei robot-esplora diversi paradigmi di apprendimento nella robotica, tra cui l'apprendimento supervisionato e non supervisionato, e la loro applicazione ai sistemi robotici del mondo reale


Programmazione tramite esempio-introduce la programmazione tramite esempio come una forma di insegnamento di compiti specifici ai robot mostrando loro come eseguire azioni direttamente


Robotica adattabile-esamina l'adattabilità dei robot in ambienti dinamici e come possono modificare il loro comportamento in base a nuovi dati o compiti


Robot con zampe-si concentra sui robot con zampe e sulle loro sfide uniche, come equilibrio, locomozione e interazione con vari terreni


Apprendimento offline-copre i metodi di apprendimento offline che consentono ai robot di essere addestrati senza interazione in tempo reale, migliorandone l'efficienza e riducendo i costi di formazione


Apprendimento tramite apprendistato-discute il modello di apprendimento tramite apprendistato, in cui i robot imparano da dimostrazioni di esperti a imitare comportamenti complessi


Surena (robot)-fornisce uno sguardo dettagliato a Surena, un robot umanoide sviluppato in Iran, mostrando le sue capacità e le innovazioni alla base del suo design


Robot giocoliere-descrive un robot in grado di eseguire attività complesse come la giocoleria, evidenziando le sfide e le soluzioni nell'equilibrio del movimento dinamico


Robotica cloud-esplora come il cloud computing è integrato nella robotica, consentendo ai robot di condividere dati e risorse di calcolo per prestazioni migliori


Apprendimento incrementale-si concentra sulle tecniche di apprendimento incrementale, consentendo ai robot di migliorare continuamente le proprie capacità senza dimenticare le conoscenze pregresse


Jan Peters (informatico)-evidenzia il lavoro di Jan Peters, un pioniere della robotica, e discute i suoi contributi all'apprendimento e allo sviluppo dei robot


Apprendimento con rinforzo profondo-introduce l'apprendimento con rinforzo profondo, un approccio all'avanguardia in cui i robot migliorano le proprie capacità decisionali tramite reti neurali


Aude Billard-uno sguardo alla ricerca rivoluzionaria di Aude Billard sull'interazione uomo-robot e sull'apprendimento dei robot, sottolineando il suo impatto nel campo


Auke Ijspeert-discute il lavoro di Auke Ijspeert, in particolare i suoi contributi alla locomozione robotica e al controllo robotico ispirato dal cervello


Apprendimento per imitazione-si concentra sull'apprendimento per imitazione, un processo in cui i robot apprendono compiti osservando il comportamento umano, un potente strumento per il trasferimento di competenze


Robot-si conclude con un'esplorazione dei robot in generale, che copre la loro storia, sviluppo e potenziale futuro in vari settori

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