Agentic AI & Physical AI : Build Autonomous Systems with ROS 2, Reinforcement Learning, Sensor Fusion, and Sim-to-Real Transfer
Idioma: inglés
Editorial: Independently Published Jul 2026, 2026
- Tapa blanda
- Nuevo
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Neuware - Open-Source Textbook: Physical AI & Humanoid RoboticsThis is an interactive, open-source textbook designed to guide learners through the entire pipeline of building autonomous humanoid robots, from foundational concepts to a final capstone project.- Structure: The curriculum is organized into 7 Parts and 22 Chapters featuring 87 interactive lessons. It aligns perfectly with your appendices, including a glossary, mathematical foundations, and hardware/software guides.- Content Focus: - Part 1 (Foundations): Bridges the gap between digital AI and physical systems.- Part 2-4 (Tools): Provides in-depth training on ROS 2, simulation environments like Gazebo and NVIDIA Isaac Sim, and the NVIDIA Isaac platform.- Part 5 (Humanoid Development): Covers advanced topics like balance, inverse kinematics, and whole-body control.- Part 6-7 (Integration): Explores conversational AI, vision-language-action models, and a hands-on capstone project.- Key Features: It's an 'AI-native' project, optimized for human learners and AI agents, and includes hands-on code examples ready to run in a browser without any installation.Academic Textbook: The Principles and Practice of Embodied IntelligenceThis is an academic volume published by Springer that offers a structured, systematic overview of the technical approaches in embodied intelligence, written by researchers from Sun Yat-sen University.- Structure: The book is divided into 8 chapters, progressing from basic concepts to advanced methods.- Content Focus: - Core Technologies: It begins with foundational tech like 3D spatial representation and reinforcement learning.- Key Applications: Chapters systematically cover essential embodied AI technologies, including perception, navigation, manipulation, planning, and multi-agent collaboration.- Practical Implementation: The final chapter is dedicated to implementing these methods on simulation platforms.Edited Volume: Building Embodied AI SystemsThis book, part of Springer's 'Information Systems Engineering and Management' series, takes a broader, application-oriented look at embodied AI systems across various industries.- Content Focus: - Real-World Applications: It explains how embodied systems like robots and drones are used to create 'smarter environments,' such as hospitals, warehouses, retail stores, and defense zones.- Core Technologies: It includes chapters on the technology behind these systems, as well as covering key challenges, ethics, and specific applications like autonomous driving and healthcare.These resources together provide a comprehensive blend of theoretical foundations, hands-on technical training, and real-world application, mirroring the structure of your appendices. …
N° de ref. del artículo 9798186499817
- Título
- Agentic AI & Physical AI : Build Autonomous Systems with ROS 2, Reinforcement Learning, Sensor Fusion, and Sim-to-Real Transfer
- Autor
- Arnab Banerjee
- Editorial
- Independently Published Jul 2026
- Año de publicación
- 2026
- Estado
- Neu
- Encuadernación
- Taschenbuch
- Idioma
- inglés
- ISBN 13
- 9798186499817
- Peso del artículo
- 434 gramos
- Dimensiones
- 229x152x17 mm
This is an interactive, open-source textbook designed to guide learners through the entire pipeline of building autonomous humanoid robots, from foundational concepts to a final capstone project.
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Structure: The curriculum is organized into 7 Parts and 22 Chapters featuring 87 interactive lessons. It aligns perfectly with your appendices, including a glossary, mathematical foundations, and hardware/software guides.
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Content Focus:
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Part 1 (Foundations): Bridges the gap between digital AI and physical systems.
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Part 2-4 (Tools): Provides in-depth training on ROS 2, simulation environments like Gazebo and NVIDIA Isaac Sim, and the NVIDIA Isaac platform.
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Part 5 (Humanoid Development): Covers advanced topics like balance, inverse kinematics, and whole-body control.
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Part 6-7 (Integration): Explores conversational AI, vision-language-action models, and a hands-on capstone project.
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Key Features: It's an "AI-native" project, optimized for human learners and AI agents, and includes hands-on code examples ready to run in a browser without any installation.
This is an academic volume published by Springer that offers a structured, systematic overview of the technical approaches in embodied intelligence, written by researchers from Sun Yat-sen University.
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Structure: The book is divided into 8 chapters, progressing from basic concepts to advanced methods.
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Content Focus:
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Core Technologies: It begins with foundational tech like 3D spatial representation and reinforcement learning.
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Key Applications: Chapters systematically cover essential embodied AI technologies, including perception, navigation, manipulation, planning, and multi-agent collaboration.
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Practical Implementation: The final chapter is dedicated to implementing these methods on simulation platforms.
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This book, part of Springer's "Information Systems Engineering and Management" series, takes a broader, application-oriented look at embodied AI systems across various industries.
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Content Focus:
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Real-World Applications: It explains how embodied systems like robots and drones are used to create "smarter environments," such as hospitals, warehouses, retail stores, and defense zones.
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Core Technologies: It includes chapters on the technology behind these systems, as well as covering key challenges, ethics, and specific applications like autonomous driving and healthcare.
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These resources together provide a comprehensive blend of theoretical foundations, hands-on technical training, and real-world application, mirroring the structure of your appendices.
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