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大模型技术的突飞猛进，给机器人技术注入了新的活力。具身智能机器人这个概念，尽管已经存在了超过三十年，但现在又重新引起了学术界和工业界的大量关注。从作者们长期在机器人计算方面的研究基础出发，本书希望帮助读者理解具身智能机器人和传统机器人计算之间的关系，判断未来具身智能机器人的发展方向。本书既包括了传统的机器人计算栈，又囊括了具身智能大模型给机器人计算带来的变化和可能的挑战。本书在写作过程中，强调了面向读者的普适性。具有一定工程数学、计算机科学的基础知识的读者，均可以阅读并理解本书的内容。

第1 部分具身智能机器人背景知识
第1 章自主经济的崛起：具身智能机器人的影响与发展   2
1.1 产业发展概况                   3
1.1.1 国际产业发展现状                3
1.1.2 国内产业发展现状                6
1.2 问题与挑战                    6
1.2.1 应用场景的不确定性              7
1.2.2 产业链成本高企                7
1.2.3 系统集成难度较大                7
1.2.4 数据瓶颈                   8
1.2.5 伦理规范                   8
1.3 小结                  9
第2 章具身智能机器人的历史与未来          10
2.1 何谓具身智能                   10
2.2 具身智能发展历史                 11
2.3 具身智能的传统技术方向                 12
2.3.1 基于行为的人工智能                12
2.3.2 受神经生物学启发的人工智能              13
2.3.3 认知发展机器人学                13
2.3.4 进化机器人学                   14
2.3.5 物理体现与互动                  15
2.4 基于大模型的具身智能技术                16
2.4.1 赋能具身智能机器人的基础大模型分类           17
2.4.2 具身智能机器人设计自动化              17
2.5 小结                        19
第2 部分具身智能机器人基础模块
第3 章机器人计算系统                 21
3.1 概述                        21
3.2 自主机器人计算系统                   22
3.3 自动驾驶                      25
3.3.1 自动驾驶简史                   25
3.3.2 自动驾驶计算系统                26
3.4 具身智能机器人                   32
3.4.1 从自动驾驶到具身智能                33
3.4.2 具身智能计算系统                34
3.5 小结                        36
第4 章自主机器人的感知系统               38
4.1 概述                        38
4.2 物体检测                      38
4.3 语义分割                      41
4.4 立体视觉与光流                   43
4.4.1 立体视觉与深度估计                44
4.4.2 光流                     45
4.5 鸟瞰视角感知                     49
4.5.1 基于激光雷达的BEV 感知              49
4.5.2 基于相机的BEV 感知                51
4.5.3 基于融合的BEV 感知                55
4.6 小结                        57
第5 章自主机器人的定位系统               58
5.1 概述                        58
5.2 自主机器人的定位任务                 59
5.3 自主机器人的定位原理                 61
5.3.1 自主机器人定位系统分类              61
5.3.2 自主机器人定位算法原理              63
5.4 自主机器人定位的计算系统                69
5.4.1 多传感器数据对齐                69
5.4.2 自主机器人定位的计算平台              71
5.5 小结                        72
第6 章自主机器人的规划与控制系统            73
6.1 概述                        73
6.2 路径规划和轨迹规划                   74
6.2.1 路径规划                   74
6.2.2 轨迹规划                   76
6.2.3 变分方法                   77
6.2.4 图搜索方法                   79
6.2.5 增量搜索策略                   80
6.3 基于强化学习的规划与控制                83
6.3.1 强化学习基本原理                83
6.3.2 基于强化学习的规划与控制方法             85
6.4 小结                        88
第3 部分具身智能机器人大模型
第7 章具身智能机器人大模型               91
7.1 概述                        91
7.2 ChatGPT for Robotics: 故事的开始             92
7.2.1 背景与工作动机                  92
7.2.2 ChatGPT 解决机器人控制问题的突出能力         92
7.2.3 ChatGPT for Robotics 的设计原则和工作流程        94
7.2.4 贡献与局限性                   95
7.3 Robotic Transformers：多模态大模型的应用          96
7.4 未来工作发展方向                   98
7.4.1 小模型的成功                   99
7.4.2 更多的模态                   101
7.5 小结                        102
第8 章大模型用于机器人计算，颠覆还是进步       103
8.1 概述                        103
8.2 从算法开发者角度看具身智能大模型              103
8.2.1 具身智能机器人在医疗领域的应用           103
8.2.2 具身智能机器人在工业生产中的应用           106
8.2.3 具身智能机器人在家庭环境中的应用           107
8.3 给机器人接上大脑？从机器人系统开发看具身智能大模型       109
8.4 具身智能大模型的现状：成功率、实时性、安全性及其他       110
8.5 小结                        112
第9 章构建具身智能基础模型               114
9.1 背景知识                      114
9.1.1 元学习                     114
9.1.2 上下文学习                   115
9.1.3 模型预训练                   115
9.1.4 模型微调                   116
9.2 具身智能基础模型                   117
9.3 关键选择及利弊权衡                   118
9.4 克服计算和内存瓶颈                   119
9.5 小结                        120
第4 部分具身智能机器人计算挑战
第10 章加速机器人计算                122
10.1 概述                       122
10.2 机器人定位模块加速                  122
10.3 机器人规划模块加速                  127
10.4 机器人控制模块加速                  134
10.5 因子图：机器人加速器的通用模板             136
10.6 小结                       146
第11 章算法安全性                   147
11.1 概述                       147
11.2 人工智能安全：横亘在算法与应用之间的绊脚石          148
11.3 深度神经网络的攻击与防御               149
11.3.1 逃逸攻击                    149
11.3.2 投毒攻击                    151
11.3.3 探索攻击                    152
11.3.4 防御方法                    152
11.4 大模型中的安全问题                  153
11.5 大模型安全隐患VS. 具身智能机器人安全            156
11.6 小结                       157
第12 章系统可靠性                   158
12.1 概述                       158
12.2 机器人系统的可靠性漏洞                 158
12.2.1 机器人本体的可靠性漏洞               158
12.2.2 机器人计算系统的可靠性漏洞             160
12.3 提升系统鲁棒性的常见方法               164
12.4 自适应冗余方法：提升鲁棒性的同时降低系统负担        166
12.5 小结                       169
第13 章具身智能的数据挑战              170
13.1 具身智能的数据价值                  170
13.2 具身智能的数据瓶颈                  171
13.3 AIRSPEED 系统设计                  173
13.4 具身智能数据采集端点                  175
13.5 仿真服务                      176
13.6 数据对齐服务                    177
13.7 小结                       178
第5 部分具身智能机器人应用案例
第14 章实例研究                    180
14.1 系统设计                      180
14.2 系统效果                      185
14.3 小结                       187
后记：总结与展望                    189
参考文献                       192

具身智能的重要性与日俱增
具身智能系统集成了人工智能算法和物理组件。这些系统通过传感器和执行器感知并与环境互动，实现实时的、情境感知的决策。通过整合这些元素，具身智能系统可以在多样化的环境中执行复杂任务，将计算模型与物理世界的动态相结合。
这种集成对于开发和运行机器人、自动驾驶车辆及其他在物理空间内操作的人工智能驱动技术至关重要。具身智能系统涉及将人工智能嵌入物理实体，特别是机器人，使这些物理实体具备感知、学习和动态互动的能力。这种方法使机器人能够随着环境的变化而进化和适应。一个显著的实例是Figure AI 仿人机器人，它利用了OpenAI 的尖端技术。
该机器人展示了其先进的环境理解能力，并能够适当地响应各种刺激，这标志着智能、互动机器的发展迈出了重要一步。具身智能系统对计算的要求极高，以实现灵活性、计算效率和可扩展性。《具身智能机器人系统》一书很好地总结了构建具身智能机器人系统面临的技术挑战。
1. 复杂的软件堆栈挑战
复杂性会导致缺乏灵活性。具身智能系统必须整合多种功能，从环境感知和物理交互到执行复杂任务。这种整合需要协调各个组件，如传感器数据分析、复杂的算法处理及对执行器的精确控制。此外，为了适应各种形式的机器人及其相关任务，需要一个多功能的具身智能系统软件堆栈。在单一软件架构
内实现多种元素的协同操作不仅增加了复杂性，而且增加了创建无缝高效软件生态系统的挑战。
2. 不适用的计算架构
现有的计算框架不足以应对具身智能的复杂需求。对大数据流的实时处理要求，加上高并发、不间断的可靠性和能效需求，构成了重大挑战。这些限制阻碍了机器人在复杂和动态环境中发挥最佳功能，急需创新的计算架构以适应具身智能的细微要求。
3. 数据瓶颈障碍
数据不足限制了可扩展性。具身智能系统的演进和改进严重依赖广泛、高质量数据集的获取和利用。然而，从机器人与其操作环境的互动中获取数据是一项艰巨的任务。这主要是由于这些环境的多样性和复杂性，加之捕获多样化、现实世界数据的对齐挑战。数据瓶颈不仅阻碍了开发进程，还限制了具身智能机器人学习、适应和进化以响应其周围环境的潜力。
为应对这些技术挑战，《具身智能机器人系统》提出了相应的解决方案，这本书很好地探索了具身智能系统研究的前沿，重点关注创新算法、系统软件、计算机架构、数据生成、分析及具身智能系统在现实场景中的实际应用，是一本很好的具身智能入门教材。
Jean-Luc Gaudiot?
Distinguished Professor, UC Irvine
IEEE Fellow, AAAS Fellow
IEEE Computer Society President 2017

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