概率机器人
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作者(美)塞巴斯蒂安·特龙(Sebastian Thrun),(德)沃尔弗拉姆·比加尔(Wolfram Burqard),(美)迪特尔·福克斯(Dieter Fox) 著;曹红玉 等 译
出版社机械工业出版社
ISBN9787111504375
出版时间2017-04
版次1
装帧平装
开本B5
纸张胶版纸
页数495页
字数517千字
定价99元
货号SC:9787111504375
上书时间2024-10-15
商品详情
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作者简介:
塞巴斯蒂安·特龙（Sebastian Thrun），博士，计算机科学家，曾任美国谷歌公司副总裁，是美国谷歌公司X实验室创始人，从事谷歌无人驾驶汽车和谷歌眼镜的研发。他把统计学引入机器人学，开拓了概率机器人学领域，从此概率技术成为机器人学的主流技术并在无数商业领域得到广泛应用。
沃尔弗拉姆·比加尔（Wolfram Burqard），博士，德国弗莱堡大学计算机科学系全职教授，自主智能系统实验室主任，入选欧洲协调委员会人工智能学会会士和美国人工智能学会会士，是戈特弗里德·威廉·莱布尼茨研究奖获得者，研究领域为人工智能和移动机器人。
迪特尔·福克斯（Dieter Fox），博士，美国华盛顿大学计算机科学与工程系教授，机器人学和状态估计实验室主任，入选IEEE会士和美国人工智能学会会士，曾任美国英特尔研究实验室主任，主要研究人工智能、机器人学和概率状态估计。
内容简介:
《概率机器人》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和进行决策，以容纳当今大多数机器人应用中必然存在的不确定性，是机器人学的一个分支。它依赖统计技术表示信息和制定决策。这样做，可以接纳在当今大多数机器人应用中引起的不确定性。本书主要专注于算法，对于每种算法，均提供了四项内容：①伪码示例；②完整的数学推导；③实验结果；④算法优缺点的详细讨论。《概率机器人》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，每章的后都提供了练习题和动手实践的项目。相信本书可以加深读者对概率机器人学的认识。
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
1.1机器人学中的不确定性1
1.2概率机器人学2
1.3启示6
1.4本书导航7
1.5概率机器人课程教学7
1.6文献综述8
第2章递归状态估计10
2.1引言10
2.2概率的基本概念10
2.3机器人环境交互14
2.3.1状态15
2.3.2环境交互16
2.3.3概率生成法则18
2.3.4置信分布19
2.4贝叶斯滤波20
2.4.1贝叶斯滤波算法20
2.4.2实例21
2.4.3贝叶斯滤波的数学推导23
2.4.4马尔可夫假设25
2.5表示法和计算25
2.6小结26
2.7文献综述26
2.8习题27
第3章高斯滤波29
3.1引言29
3.2卡尔曼滤波30
3.2.1线性高斯系统30
3.2.2卡尔曼滤波算法31
3.2.3例证32
3.2.4卡尔曼滤波的数学推导33
3.3扩展卡尔曼滤波40
3.3.1为什么要线性化40
3.3.2通过泰勒展开的线性化42
3.3.3扩展卡尔曼滤波算法44
3.3.4扩展卡尔曼滤波的数学推导44
3.3.5实际考虑46
3.4无迹卡尔曼滤波49
3.4.1通过无迹变换实现线性化49
3.4.2无迹卡尔曼滤波算法50
3.5信息滤波54
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