Artificial Intelligence for Future Generation Robotics

 
 
Elsevier Science & Techn. (Verlag)
  • 1. Auflage
  • |
  • erschienen am 19. Juni 2021
  • |
  • 178 Seiten
 
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E-Book | ePUB ohne DRM | Systemvoraussetzungen
978-0-323-85799-4 (ISBN)
 

Artificial Intelligence for Future Generation Robotics offers a vision for potential future robotics applications for AI technologies. Each chapter includes theory and mathematics to stimulate novel research directions based on the state-of-the-art in AI and smart robotics. Organized by application into ten chapters, this book offers a practical tool for researchers and engineers looking for new avenues and use-cases that combine AI with smart robotics. As we witness exponential growth in automation and the rapid advancement of underpinning technologies, such as ubiquitous computing, sensing, intelligent data processing, mobile computing and context aware applications, this book is an ideal resource for future innovation.

  • Brings AI and smart robotics into imaginative, technically-informed dialogue
  • Integrates fundamentals with real-world applications
  • Presents potential applications for AI in smart robotics by use-case
  • Gives detailed theory and mathematical calculations for each application
  • Stimulates new thinking and research in applying AI to robotics
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1.Robotic process automation with increasing productivity and improving product quality using artificial intelligence and machine learning 2.Inverse kinematics analysis of 7-degree of freedom welding and drilling robot using artificial intelligence techniques 3.Vibration-based diagnosis of defect embedded in inner raceway of ball bearing using 1D convolutional neural network 4.Single shot detection for detecting real-time flying objects for unmanned aerial vehicle 5.Depression detection for elderly people using AI robotic systems leveraging the Nelder-Mead Method 6.Data heterogeneity mitigation in healthcare robotic systems leveraging the Nelder-Mead method 7.Advance machine learning and artificial intelligence applications in service robot 8.Integrated deep learning for self-driving robotic cars 9.Lyft 3D object detection for autonomous vehicles 10.Recent trends in pedestrian detection for robotic vision using deep learning techniques

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