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机器人学中的状态估计
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机器人学中的状态估计 版权信息
- ISBN：9787569307917
- 条形码：9787569307917 ; 978-7-5693-0791-7
- 装帧：一般胶版纸
- 册数：暂无
- 重量：暂无
- 所属分类：
机器人学中的状态估计 本书特色
机器人学中的状态估计（人工智能与机器人系列）本书主要分为三个部分：状态估计原理、三维空间运动原理，以及应用知识。 机器人学的经典教材，状态估计必读书目
机器人学中的状态估计 内容简介
如何估计机器人在空间中移动时的状态（如位置、方向）是机器人研究中一个重要的问题。大多数机器人、自动驾驶汽车都需要导航信息。导航的数据来自于相机、激光测距仪等各种传感器，而它们往往受噪声影响，这给状态估计带来了挑战。本书将介绍常用的传感器模型，以及如何在现实世界中利用传感器数据对旋转或其他状态变量进行估计。本书涵盖了经典的状态估计方法（如卡尔曼滤波）以及更为现代的方法（如批量估计、贝叶斯滤波、sigmapoint滤波和粒子滤波、剔除外点的鲁棒估计、连续时间的轨迹估计和高斯过程回归）。这些方法在诸如点云对齐、位姿图松弛、光束平差法以及同时定位与地图构建等重要应用中得以验证。对机器人领域的学生和相关从业者来说，本书将是一份宝贵的资料。
机器人学中的状态估计 作者简介
作者简介：男，多伦多大学航空航天工程学博士，多伦多大学教授。主要研究机器人学以及移动机器人的视觉导航，主要应用领域包括空间探索、挖掘、军事及运输等。他是“Journal of Robotics Research”和“Journal of Field Robotics”编委会成员。也是在2015年在多伦多举办的服务机器人领域大会的主席。
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