前言

机器人技术已经发展了几十年。最初，机器人技术主要由控制工程和机械工程来处理。之后，引入了计算机工程，再后来，引入了更多的计算机科学，特别是人工智能（Artificial Intelligence，AI）。本书旨在包括更多的用于传感器和多机器人系统中的无线通信技术组件，来形成新的无线机器人的技术前沿。这些新的技术组件丰富了无线机器人领域中的人工智能，从而最终形成了本书的愿景。

本书初稿基于作者在南佛罗里达大学开设的一门新的研究生课程“Robotics and AI”的课堂笔记，非常适合那些仅仅只有一些本科阶段学习的概率论和矩阵代数的知识，以及一些基本的编程能力的一年级的研究生和高年级本科生。本书新在引入了增强用于机器人的人工智能的无线通信技术。因此，本书的英文书名是Artificial Intelligence in Wireless Robotics。机器人有许多应用场景，本书主要关注自主移动机器人和需要无线基础设施的机器人，如（网络化的）智能工厂中的机器人。必须指出的是，机器人涉及多个学科的知识，主要包括电气工程、计算机科学、计算机工程和机械工程。考虑到篇幅问题，本书不会涵盖机器人技术的每个方面。相反，通过在机器人中引入人工智能和无线技术，本书主要为没有任何机器人方面先验知识的读者和学生而准备。

本书由10章组成。第1章介绍了机器人和人工智能的基础知识。第2章和第3章提供了人工智能搜索算法和机器学习技术方面的基础知识。第4章首先简要介绍了统计决策，然后介绍了马尔可夫决策过程。第5章主要介绍强化学习。第2章到第5章呈现较多的是人工智能的“计算机科学”方面的知识。第6章提供了估计的基础知识，有助于建立对机器人的信念，并开发更多的技术（通常跟无线技术相关）来丰富机器人中的人工智能。第7章进一步将估计知识应用到自主移动机器人（AMR）的一个关键问题——定位，这也与机器人姿态问题有关。第8章介绍可以进一步提高机器人智能水平的机器人规划。第9章首先面向机器人视觉问题，尤其是AMR，然后考虑从多种传感器获得的信息进行多模态融合。第6、7和第9章，可以看作增强机器人中的人工智能的信号处理方法，更偏向于“电气工程”方面。第10章简要介绍了多机器人系统。与通常对微型蜂群机器人进行研究不同，我们更关注协作机器人，其中每个机器人都具有良好的计算能力。第10章还提出了无线通信在机器人技术中潜在的重要作用，并对其进行了简要介绍。本书篇幅适中，涵盖了从无线到信号处理技术各方面的丰富知识。

在每一章的结尾，提供了参考文献供读者深入了解更多的细节。练习前用标记，计算机练习前用■标记。这些练习是帮助读者加深理解正文的完整组成部分。计算机练习通常需要付出很大的努力，但从课堂上学生的反馈来看，也有很多乐趣。它们还能极大地帮助你深入理解技术内容。请享受它们。

每个努力完成的项目都依赖背后大量的支持。我要感谢两位系主任Tom Weller和Chris Ferekides，感谢他们让我关于这个主题开设一门新的研究生课程，感谢他们的鼓励和支持，我才得以将课堂笔记转化为书稿。在本书初稿的准备过程中，非常感谢我的研究生台湾大学的Eisaku Ko和Hsuan-Man Hung，南佛罗里达大学的Ismail Uluturk、Zixiang Nie、博士后Amanda Chiang和助教Zhengping Luo，北京邮电大学的Pengtao Zhao和Yingze Wang，以及本科生南佛罗里达大学的Jose Elidio Campeiz和凯斯西储大学的Daniel T.Chen的校对。当然，还要感谢来自南佛罗里达大学工程学院不同院系的研究生，他们选修了研究生课程Robotics and AI，提供了大量有价值的反馈和评论，这必然地改善了本书的质量。2019年在北京邮电大学，崔琪楣教授安排了一门暑假课程，允许我向70多名同学教授本书内容，这有助于我获得更多的反馈。当然，River出版社的Rajeev和Junko在本书的最后准备中也帮助了我很多。最后，感谢我的妻子，没有她的关心，我不可能专注于写作。

陈光祯于佛罗里达州卢茨（Lutz）市