自适应运动控制

PORAMATE MANOONPONG

目录

  • 1 Embodied AI: Design Principles of Intelligence
    • 1.1 Introduction to Embodied AI
    • 1.2 Properties of Embodied Agents
    • 1.3 8 Design Principles for Embodied Agents Toward Embodied AI
  • 2 Locomotion Principles in Animals
    • 2.1 Biomechanics of Animals
    • 2.2 Biological Neural Mechanisms for Animal Locomotion
    • 2.3 Terminology for Locomotion
  • 3 Biomechanics and Locomotion Control for Walking Robots
    • 3.1 Biomechanics of Robots
    • 3.2 Robot sensors for locomotion control
    • 3.3 Locomotion control of walking robots
  • 4 Neural Locomotion Control I
    • 4.1 Central Pattern Generators (CPGs)
    • 4.2 Frequency Adaptation for Locomotion Control
    • 4.3 CPG implementation on robot simulation for locomotion control
  • 5 Neural Locomotion Control II
    • 5.1 Premotor Neural Networks for Directional and Gait Control
    • 5.2 Velocity Regulating Network
    • 5.3 Phase Switch Network
    • 5.4 VRN implementation on robot simulation for directional control
  • 6 Neural Sensory Preprocessing
    • 6.1 Neurodynamics
    • 6.2 Sensor-driven Behavior Control
    • 6.3 Neural preprocessing implementation on robot simulation for autonomous obstacle avoidance
    • 6.4 Recurrent Neural Networks
  • 7 Learning and Adaptation for Adaptive Locomotion I
    • 7.1 Correlation based Learning
    • 7.2 Error-based Learning
    • 7.3 Goal-direct behavior control
    • 7.4 Robot learning implementation on simulation for adaptive behavior
  • 8 Learning and Adaptation for Adaptive Locomotion II
    • 8.1 Hormone for Robot Adaptation
    • 8.2 Multiple CPGs with Force Feedback for Self-Organized Locomotion
    • 8.3 Bio-inspired Neural Control Applications
Introduction to Embodied AI