（1）权威背书，实力保障 作者系湖南国家应用数学中心副主任、湘潭大学博士生导师，科技部国家重子课题（大模型相关）的负责人 ，长期深耕AI与机器人前沿，是业界公认的具身智能专家。 （2）实战丰富，产业导向 主导多个具身智能项目从原型到落地，深企业应用场景，积累了大量工程实操经验，本书凝练了其技术落地的核心方法论。 （3）技术全面，系统透彻 从大模型能力剖析，到多模态感知、任务规划、动作控制、架构设计与部署实现，全方位讲解具身智能系统的核心技术条。
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Preface 前言
Chapter 1 第1章 大模型与具身智能
1.1 具身智能的概念
1.2 传统的决策算法
1.2.1 预编程方法
1.2.2 模仿学习
1.2.3 强化学习
1.3 世界模型
1.3.1 什么是世界模型
1.3.2 世界模型在具身智能中的作用
1.4 通往世界模型的渐进之路
1.4.1 大模型编码世界
1.4.2 多模态大模型构建世界模拟器
Chapter 2 第2章 机器人系统架构
2.1 机器人控制基础
2.1.1 机器人的分类与组成
2.1.2 自由度与执行器
2.2 机器人系统设计范式
2.2.1 层次范式
2.2.2 行为范式
2.2.3 混合范式
2.3 运动控制层级
2.3.1 递进规划
2.3.2 反应机制
2.3.3 双向控制架构
2.3.4 分层与端到端
Chapter 3 第3章 基于大模型的混合控制架构
3.1 大模型与任务级规划
3.1.1 基础模型
3.1.2 任务级分层与端到端
3.2 大模型与动作级规划
3.2.1 直接动作规划
3.2.2 间接动作规划
3.2.3 动作级分层与端到端
3.2.4 具身大模型
3.3 基元级与伺服级
3.3.1 正向运动学的计算
3.3.2 逆向运动学的计算
3.3.3 伺服级控制
3.3.4 端到端控制网络
3.4 具身智能分级混合架构
Chapter 4 第4章 具身任务级规划
4.1 任务分解
4.2 任务级分层与端到端架构
4.2.1 感知与规划
4.2.2 分层架构
4.2.3 端到端架构
4.3 任务级规划微调与外部记忆
4.3.1 具身经验的获取
4.3.2 微调与外部记忆
Chapter 5 第5章 分层动作级规划
5.1 动作原语及其局限性
5.1.1 动作原语
5.1.2 技能
5.1.3 局限性
5.2 基于技能的单步动作级规划
5.2.1 低成本具身智能方案
5.2.2 GPTR工作流程
5.2.3 局限性
5.3 基于动作原语的直接动作级规划
5.3.1 代码即策略
5.3.2 提示模板
5.3.3 优势与局限性
5.4 基于价值图的动作级分层规划
5.4.1 空间信息与间接动作规划
5.4.2 价值图
5.4.3 动作规划
5.4.4 价值图的构建Prompt
5.4.5 优势与局限性
5.5 基于空间位置约束的动作级分层规划
5.5.1 空间位置约束与轨迹优化
5.5.2 面向任务的抓取
5.5.3 任务感知动作规划
5.5.4 视觉语言模型与Prompt
5.5.5 优势与局限性
Chapter 6 第6章 端到端动作级规划
6.1 统一模型与多任务模型
6.2 视觉语言动作模型
6.2.1 动作规划流程
6.2.2 控制原语
6.2.3 控制参数的离散化
6.2.4 动作序列文本化
6.2.5 词表
6.2.6 具身动作微调
6.2.7 动作输出限制
6.2.8 优势和局限性
6.3 多任务端到端
6.3.1 端到端中的多任务
6.3.2 多任务端到端网络架构
6.3.3 特征提取任务
6.3.4 感知任务
6.3.5 预测任务
6.3.6 规划任务
6.3.7 多任务的分步训练
6.3.8 特斯拉全自动驾驶的多任务架构
6.3.9 具身任务迁移
6.3.10 优势和局限性
Chapter 7 第7章 具身智能记忆
7.1 人类记忆
7.2 大模型的记忆机制
7.2.1 参数记忆
7.2.2 上下文与工作记忆
7.2.3 外部记忆
7.3 具身智能系统中的记忆机制实现
7.3.1 记忆来源
7.3.2 记忆实现方式
7.3.3 基于RAG的外部记忆机制
7.3.4 大模型参数微调及参数编辑
7.4 记忆在具身智能系统中的作用
7.4.1 记忆驱动具身智能
7.4.2 技能学习与泛化
Chapter 8 第8章 决策优化
8.1 多计划选择
8.1.1 多计划生成
8.1.2 最优计划选择
8.2 反思与提炼
8.2.1 反思与提炼的过程
8.2.2 多角色
8.2.3 局限性
8.3 外部规划器
8.3.1 符号规划器
8.3.2 神经网络规划器
Chapter 9 第9章 中间件与基础库
9.1 ROS机器人中间件框架
9.1.1 ROS的生态系统
9.1.2 ROS 2架构
9.1.3 分布式通信模式
9.1.4 节点
9.1.5 参数配置
9.2 MoveIt 2逆向运动库
9.2.1 基本概念和功能
9.2.2 MoveIt 2的解算器库
9.2.3 逆向规划的一般过程
9.3 人形具身逆向运动库
9.3.1 全身逆向运动
9.3.2 人体姿态表征
9.3.3 交互表征
9.3.4 具身数据收集
9.3.5 逆向运动迁移
9.3.6 轨迹优化
Chapter 10 第10章 仿真框架
10.1 仿真框架的组成
10.2 仿真环境构建
10.2.1 交互方式
10.2.2 环境描述
10.3 代理
10.4 分层任务规划
10.5 运动生成器
10.6 强化学习支持
10.6.1 框架封装
10.6.2 并行仿真环境
10.6.3 从仿真到现实
10.7 模仿学习和远程操作
Chapter 11 第11章 具身智能的未来
11.1 具身智能机器人：短暂泡沫还是未来趋势
11.1.1 人形具身热潮
11.1.2 智能化与人形具身
11.2 行业渗透预测
11.2.1 成熟度曲线
11.2.2 行业成熟度
11.2.3 加速的发展浪潮
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