认知机器人学
智能机器人学讨论了新兴领域内具有人工推理技能的自主系统。 以成功运用的算法和自主模型为研究的基础，提供给学生一个机会，让他们为自己的课题项目的一部分设计这样一个系统。通过真正的系统例如火星探测者把理论与实际应用结合起来。• 系美国麻省理工学院(MIT)电气工程与计算机科学系实验课程 • 由中国开放教育资源协会(CORE)委托大连理工大学副教授翻译及大连海事大学信息科学技术学院教授审校 • 左侧栏可查阅项目资源和工具资源 [ 阅读全文 ]

学习目标，远程探索，基于模型的规划

回顾构型空间，可视图， Voronoi图， 势场，和栅格分解法Kino-dynamic 规划，有运动障碍物的规划，随机路图 (PRMs)，快速探索随机树 (RRTs)

定位，SLAM， 卡尔曼滤波，大范围SLAM

拓扑地图， 隐马尔可夫模型 (HMM)， SIFT， 基于视觉的定位。

基于一致性的诊断： 候选， 冲突，诊断，和内核诊断。 冲突抽象和候选生成，模式估计和概率诊断，主动探测。

最优约束满足问题，基于约束的A*，冲突指导 A*，冲突提取

偏序规划，基于约束的区间规划，和简单时间网络

STNS， 可调度网络和调度执行，STNUs， 强动态可控性

通用规划，针对结构分解的基于模型的反应式规划 (MRP)， 二分决策图， 表征 MRP

单源最短路径， D*， LRTA*

统计分析，图像分割，蒙特卡罗方法，语言学习

基于模型的对话管理，不确定情况下的分层规划，人类交流的加强学习