新書推薦 |《具身智能機器人導論》（李團結教授團隊）

圖書信息

新工科視域下普通高等院校機器人學領域精品系列教材

國家教材建設重點研究基地（高等學校智能制造與機器人教材研究）成果

具身智能機器人導論

作者：李團結 等 編著

書號：978-7-5772-2795-5

定價：45.00元

出版時間：2026年4月

數字資源：電子課件、教學大綱、知識圖譜、操作視頻

《具身智能機器人導論》以“感知——操作——學習——導航”的閉環體系為主線，從工程實現與認知機制雙重視角出發，全面解析了具身智能機器人系統建模、算法設計與學習泛化的內在邏輯與演化規律。系統闡述了具身智能機器人的基本理論框架、關鍵技術路徑與應用前景。

作者簡介

李團結，博士生導師，二級教授，陜西省科技創新領軍人才，陜西省教學名師，教育部高校教學指導委員會機械基礎課程教學指導分委員會委員。中國機械工程學會高級會員，陜西省機械工程學會空間機械工程分會副理事長，中國機械工程學會空間機構分會委員會委員，中國振動工程學會航天器振動與控制專業委員會委員，《空間電子技術》編輯委員會編委。

內容簡介

本書旨在為智能機器人領域的科研人員、工程技術人員及高校師生提供一部兼具理論深度與實踐意義的系統化教材。本書以“感知—操作—學習—導航”的閉環體系為主線，從工程實現與認知機制雙重視角出發，全面解析了具身智能機器人系統建模、算法設計與學習泛化的內在邏輯與演化規律。

全書內容系統、全面，共分6章，涵蓋具身智能機器人的理論基礎、多模態信息感知與融合、具身操作與技能學習、自主導航與高精度建圖、未來發展趨勢等核心領域。本書不僅對機器人從“機械體”向“智能體”的轉變進行了系統論述，還深入探討了強化學習、機電集成技能學習、自主導航等前沿方法在具身智能體系中的應用，而且結合典型工程案例與產業應用，展示了具身智能機器人在智能制造、醫療康復和空間操作等方面的代表性應用成果。

本書注重理論與實踐的統一，內容由淺入深、循序漸進，既適合高校機器人工程、自動化、智能科學與技術、機電工程等專業教學使用，也可作為科研與工程實踐領域人員的重要參考讀物。

配套資源

電子課件

部分課件展示

教學大綱

知識圖譜

操作視頻

教材目錄

目 錄

第1章緒論(1)

1.1具身智能機器人概述(1)

1.2具身智能機器人發展歷史與現狀(5)

1.2.1機器人的產生與發展(5)

1.2.2機器人的定義(8)

1.2.3機器人的分類(9)

1.3具身智能機器人研究方向(15)

1.3.1機器人本體結構/機構的優化設計(15)

1.3.2多模態感知(15)

1.3.3操作技能學習(16)

1.3.4協同建圖與導航(17)

1.4機器人的參考坐標系(18)

1.4.1自由度(18)

1.4.2工作空間(19)

1.4.3機器人額定速度與額定負載(19)

1.4.4機器人的分辨率、定位精度和重復定位精度(20)

1.4.5響應時間(20)

1.4.6機器人感知能力(21)

1.4.7學習能力(21)

1.4.8導航能力(22)

1.4.9能耗效率(23)

1.4.10坐標系(24)

1.5具身智能機器人應用與挑戰(25)

1.5.1具身智能機器人的應用(25)

1.5.2具身智能機器人的挑戰(26)

本章習題(27)

本章參考文獻(27)

第2章具身智能機器人基礎知識(31)

2.1機器人運動學(31)

2.1.1機器人的運動特性(31)

2.1.2坐標變換(35)

2.1.3運動學方程的建立及求解(38)

2.2機器人動力學(42)

2.2.1牛頓歐拉方程法(43)

2.2.2拉格朗日方程法(43)

2.2.3凱恩方程法(45)

2.2.4李群與李代數(46)

2.3具身智能算法基礎(47)

2.3.1機器視覺(48)

2.3.2機器學習(51)

2.3.3建圖與導航(56)

本章習題(59)

本章參考文獻(59)

第3章具身感知(61)

3.1概述(61)

3.2具身物體感知(64)

3.2.1視覺感知技術(64)

3.2.2觸覺感知技術(68)

3.2.3多模態感知技術(72)

3.3具身環境感知(77)

3.3.1被動感知技術(78)

3.3.2主動感知技術(80)

3.3.3語義與環境融合感知(83)

3.4具身感知未來展望(86)

本章習題(90)

本章參考文獻(90)

第4章具身學習(98)

4.1概述(98)

4.1.1數據驅動的端到端方法(98)

4.1.2機電集成模型驅動的可解釋方法(101)

4.2數據驅動的端到端學習(103)

4.2.1強化學習(103)

4.2.2生成式對抗模仿學習(105)

4.2.3深度強化學習(107)

4.2.4基于多模態大模型的自主學習方法(108)

4.3基于機電集成模型的技能學習方法(115)

4.3.1機電集成模型的基本概念(115)

4.3.2動態運動基元的基本原理與應用(119)

4.3.3概率運動基元的思想與應用(123)

4.3.4其他技能建模方法(126)

4.4具身學習前沿方法(129)

4.4.1Mobile ALOHA框架：通過低成本全身遙操作學習雙手機動操作壓縮

(129)

4.4.2VoxPoser框架：用于結合語言模型進行機器人操作的可組合3D值映射

(130)

4.4.3π0.5模型：具有開放世界泛化能力的視覺語言動作模型(131)

4.4.4RDT-1B框架：用于雙手操作的擴散基礎模型(133)

4.4.5Octo框架：一種開源的通用機器人策略(134)

4.4.6H-RIL框架：一種基于Hopf的模塊化天線結構裝配機器人模仿學習框架

(135)

4.4.7MT-RSL：一種基于連續動態運動基元面向多任務的機器人技能學習框架

(136)

本章習題(138)

本章參考文獻(138)

第5章具身導航(144)

5.1概述(144)

5.2具身場景語義描述(145)

5.2.1像素級語義建圖(146)

5.2.2網格級語義建圖(147)

5.2.3對象級語義建圖(149)

5.2.4全景級語義建圖(150)

5.3具身場景語義導航(151)

5.3.1點目標導航(151)

5.3.2圖像目標導航(152)

5.3.3物體目標導航(152)

5.3.4視覺語義導航(153)

5.4多智能體協同導航(158)

5.5具身導航前沿方法(164)

5.5.1融合大模型的具身智能體(165)

5.5.2世界模型(167)

5.5.3自主探索與主動感知(168)

5.5.4協作式具身學習(170)

本章習題(172)

本章參考文獻(172)

第6章具身智能機器人的未來應用(176)

6.1地面應用(176)

6.1.1智能網聯自動駕駛(177)

6.1.2多機體協同裝配(182)

6.2空間應用(188)

6.2.1星表探測(189)

6.2.2在軌裝配(194)

6.3未來發展趨勢(199)

本章習題(199)

本章參考文獻(200)

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編輯：張少奇

校對：胡周昊

審核：萬亞軍

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