- 概率机器人/国际电气工程先进技术译丛
- - 作者：(美)塞巴斯蒂安·特龙//(德)沃尔弗拉姆·比加尔//(美)迪特尔·福克斯|译者:曹红玉//谭志//史晓霞
  - 出版社：机械工业
  - ISBN：9787111504375
  - 出版日期：2017/04/01
  - 页数：495
- 售价：39.6

内容大纲
塞巴斯蒂安·特龙、沃尔弗拉姆·比加尔、迪特尔·福克斯著曹红玉、谭志、史晓霞译的《概率机器人/国际电气工程先进技术译丛》对概率机器人学这一新兴领域进行了全面的介绍。概率机器人学依赖统计技术表示信息并进行决策，容纳了当今大多数机器人应用中必然存在的不确定性，是机器人学的一个重要分支。本书包括了基础知识、定位、地图构建、规划与控制四大部分。本书共17章，每章的最后都提供了习题和动手实践的项目。本书专注于算法，对于每种算法，均提供了伪代码、完整的数学推导、实验结果及算法优缺点分析。
本书适合作为从事机器人，特别是移动机器人研究和开发的科技人员的参考书，也可以作为高等院校计算机、控制、电子等专业研究生的教材。
作者介绍
目录
译者序
原书前言
致谢
第Ⅰ部分基础知识
  第1章绪论
    1.1 机器人学中的不确定性
    1.2 概率机器人学
    1.3 启示
    1.4 本书导航
    1.5 概率机器人课程教学
    1.6 文献综述
  第2章递归状态估计
    2.1 引言
    2.2 概率的基本概念
    2.3 机器人环境交互
      2.3.1 状态
      2.3.2 环境交互
      2.3.3 概率生成法则
      2.3.4 置信分布
    2.4 贝叶斯滤波
      2.4.1 贝叶斯滤波算法
      2.4.2 实例
      2.4.3 贝叶斯滤波的数学推导
      2.4.4 马尔可夫假设
    2.5 表示法和计算
    2.6 小结
    2.7 文献综述
    2.8 习题
  第3章高斯滤波
    3.1 引言
    3.2 卡尔曼滤波
      3.2.1 线性高斯系统
      3.2.2 卡尔曼滤波算法
      3.2.3 例证
      3.2.4 卡尔曼滤波的数学推导
    3.3 扩展卡尔曼滤波
      3.3.1 为什么要线性化
      3.3.2 通过泰勒展开的线性化
      3.3.3 扩展卡尔曼滤波算法
      3.3.4 扩展卡尔曼滤波的数学推导
      3.3.5 实际考虑
    3.4 无迹卡尔曼滤波
      3.4.1 通过无迹变换实现线性化
      3.4.2 无迹卡尔曼滤波算法
    3.5 信息滤波
      3.5.1 正则参数
      3.5.2 信息滤波算法
      3.5.3 信息滤波的数学推导
      3.5.4 扩展信息滤波算法
      3.5.5 扩展信息滤波的数学推导

      3.5.6 实际考虑
    3.6 小结
    3.7 文献综述
    3.8 习题
  第4章非参数滤波
  第5章机器人运动
  第6章机器人感知
第Ⅱ部分定位
  第7章移动机器人定位:马尔可夫与高斯
  第8章移动机器人定位:栅格与蒙特卡罗
第Ⅲ部分地图构建
  第9章占用栅格地图构建
  第10章同时定位与地图构建
  第11章 GraphSLAM算法
  第12章稀疏扩展信息滤波
  第13章 FastSLAM算法
第Ⅳ部分规划与控制
  第14章马尔可夫决策过程
  第15章部分能观测马尔可夫决策过程
  第16章近似部分能观测马尔可夫决策过程技术
  第17章探测
参考文献

内容大纲

作者介绍

目录

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