本書介紹了受生物啟發的步行機器人與物理環境的相互作用。它描述了步行機器人的形態設計和行為控制如何從生物學研究中受益。
 
本書的目的是開發神經控制的模組化結構，生成物理步行機器人的不同反應行為，以此來分析反應行為背後的神經機制，並論證感測器融合技術，從而在合適的行為之間進行平滑切換。作者提供了人工感知動作系統的實例，並強調了生物學研究、計算神經科學和工程學之間的密切關係。
 
本書適合機器人、機電一體化、電子工程、控制和人工智慧領域的研究人員、工程師和學生閱讀。

2002.06―2006.05 博士 德國錫根大學2000.10―2002.03 碩士 德國拉芬斯堡-魏茵加藤應用科學大學1996.05―2000.03 學士 泰國國王科技大學。目前擔任Frontiers in Neuroscience (Neurorobotics)，Adaptive Behavior (SAGE Journal副主編，International Journal of Advanced Robotic Systems (ARS), (Topic: Bioinspired Robotics)和Advances in Robotics Research, Techno press的編委會成員，同時擔任 ICBE2019, SWARM 2019, IROS2018, SAB2018 等國際著名學術會議委員。
擔任 Bioinspiration & Biomimetics, Robotics and Autonomous Systems, Journal of Bionic Engineering, SCIENCE CHINA Information Sciences, Sensors, IEEE Journal on Miniaturization for Air and Space Systems, Engineering Computations, IEEE Access, Entropy, Adaptive Behavior, Journal of the Brazilian Society of Mechanical Sciences and Engineering, International Journal of Imaging Systems and Technology, International Journal of Robotic Engineering, Automation Control and Intelligent Systems, Robotics等國際期刊審稿人。擔任International Journal of Robotic Engineering期刊編輯，International Society of Bionic Engineering和Chinese Association of Automation會員。Organizing committee member:The 2nd International Conference on Robotics, Control and Automation Engineering (RCAE 2019), November 16-18, 2019, Lanzhou.International Conference on Automobile and Mechanical Engineering (AMME 2020), April 20-22, 2020, Dubai.

第1章 緒論 / 001
1．1 智慧體-環境交互領域的研究現狀 / 002
1．2 本書所採用的研究方法 / 009
1．3 本書的結構 / 012

第2章 仿生感知-動作系統 / 014
2．1 動物的感官和行為 / 015
2．1．1 避障和逃生行為 / 016
2．1．2 獵物捕獲行為 / 021
2．2 步行動物的形態 / 024
2．2．1 蠑螈 / 025
2．2．2 蟑螂 / 026
2．3 步行動物的運動控制 / 028
2．4 本章小結 / 032

第3章 神經網路的概念與建模 / 033
3．1 神經網路 / 034
3．1．1 生物神經元 / 034
3．1．2 人工神經元 / 036
3．1．3 人工神經網路原理 / 040
3．2 單神經元的離散動力學 / 041
3．3 進化演算法 / 045
3．4 本章小結 / 049

第4章 物理感測器和步行機器人平臺 / 051
4．1 物理感測器 / 052
4．1．1 人工聽覺-觸覺感測器 / 052
4．1．2 立體聽覺感測器 / 055
4．1．3 天線狀感測器 / 057
4．2 步行機器人平臺 / 062
4．2．1 四足步行機器人AMOS-WD02 / 062
4．2．2 六足步行機器人AMOS-WD06 / 067
4．3 本章小結 / 070

第5章 人工感知-動作系統 / 072
5．1 感覺信號的神經預處理 / 073
5．1．1 聽覺信號預處理 / 073
5．1．2 觸覺信號預處理 / 088
5．1．3 天線狀感測器資料預處理 / 093
5．2 步行機器人的神經控制 / 097
5．2．1 神經振盪器網路 / 098
5．2．2 調速網路 / 102
5．2．3 模組化神經控制器 / 105
5．3 行為控制 / 108
5．3．1 避障控制器 / 108
5．3．2 向音控制器 / 111
5．3．3 行為融合控制器 / 113
5．4 本章小結 / 119

第6章 人工感知-動作系統的性能 / 120
6．1 神經預處理測試 / 121
6．1．1 人工聽覺-觸覺感測器資料 / 121
6．1．2 立體聽覺感測器資料 / 127
6．1．3 天線狀感測器資料 / 133
6．2 步行機器人實驗 / 136
6．2．1 避障行為 / 136
6．2．2 向音性 / 143
6．2．3 行為融合 / 151
6．3 本章小結 / 154

第7章 結論 / 156
7．1 本書的主要貢獻 / 157
7．2 今後可能開展的工作 / 159

附錄A 反應式步行機器人描述 / 161
A．1 AMOS-WD02 / 162
A．2 AMOS-WD06 / 164
A．3 伺服電動機模組和步行機器人的機械圖 / 166
附錄B 符號和縮略詞清單 / 176
參考文獻 / 180