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全新正版概率机器人/国际电气工程技术译丛9787111504375机械工业
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译者序
原书前言
致谢
第Ⅰ部分 基础知识
章 绪论
1.1 机器人学中的不确定
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
. 机器人环境交互
..1 状态
..2 环境交互
.. 概率生成法则
..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 线斯系统
3.2.2 卡尔曼滤波算法
3.. 例
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 为什么要线化
3.3.2 通过泰勒展开的线化
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
第Ⅲ部分 地图构建
第9章 占用栅格地图构建
0章 同时定位与地图构建
1章 GraphSLAM算法
2章 稀疏扩展信息滤波
3章 FastSLAM算法
第Ⅳ部分 规划与控制
4章 马尔可夫决策过程
5章 部分能观测马尔可夫决策过程
6章 近似部分能观测马尔可夫决策过程技术
7章 探测
参考文献
迪特尔·福克斯,DieterFox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,入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。 沃尔弗拉姆·比加尔,WolframBurqard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,入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。 塞巴斯蒂安·特龙,SebastianThrun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。
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