包郵 概率機器人 概率機器人基礎知識 定位 地圖構建 規劃與控製 機器人運動 機器人應用 書籍 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

簡體網頁||繁體網頁

☆☆☆☆☆

塞巴斯蒂安·特龍 著，曹紅玉，譚誌，史曉霞 譯

圖書標籤:

• 概率機器人
• 機器人學
• 定位
• SLAM
• 地圖構建
• 路徑規劃
• 運動控製
• 機器人應用
• 人工智能
• 自動化

店鋪： 曠氏文豪圖書專營店

齣版社： 機械工業齣版社

ISBN：9787111504375

商品編碼：12532739910

包裝：平裝

叢書名： 國際電氣工程先進技術譯叢

外文名稱：Probabilistic robotics

開本：16開

齣版時間：2017-05-01

頁數：495

基本信息

書名:概率機器人

：99.00元

作者:塞巴斯蒂安·特龍

齣版社：機械工業齣版社

齣版日期：2017-05-01

ISBN：9787111504375

字數：517000

頁碼：495

版次：1

裝幀：平裝-膠訂

開本：16開

商品重量：0.4kg

內容提要

《概率機器人》對概率機器人學這一新興領域進行瞭全麵的介紹。概率機器人學依賴統計技術錶示信息和進行決策，以容納當今大多數機器人應用中必然存在的不確定性，是機器人學的一個分支。它依賴統計技術錶示信息和製定決策。這樣做，可以接納在當今大多數機器人應用中引起的不確定性。本書主要專注於算法，對於每種算法，均提供瞭四項內容：①僞碼示例；②完整的數學推導；③實驗結果；④算法優缺點的詳細討論。
《概率機器人》包括瞭基礎知識、定位、地圖構建、規劃與控製四大部分。本書共17章，每章的後都提供瞭練習題和動手實踐的項目。相信本書可以加深讀者對概率機器人學的認識。

目錄

譯者序
原書前言
緻謝
Ⅰ部分 基礎知識
1章 緒論 1
1.1 機器人學中的不確定性 1
1.2 概率機器人學 2
1.3 啓示 6
1.4 本書導航 7
1.5 概率機器人課程教學 7
1.6 文獻綜述 8
2章 遞歸狀態估計 10
2.1 引言 10
2.2 概率的基本概念 10
2.3 機器人環境交互 14
2.3.1 狀態 15
2.3.2 環境交互 16
2.3.3 概率生成法則 18
2.3.4 置信分布 19
2.4 貝葉斯濾波 20
2.4.1 貝葉斯濾波算法 20
2.4.2 實例 21
2.4.3 貝葉斯濾波的數學推導 23
2.4.4 馬爾可夫假設 25
2.5 錶示法和計算 25
2.6 小結 26
2.7 文獻綜述 26
2.8 習題 27
3章 高斯濾波 29
3.1 引言 29
3.2 卡爾曼濾波 30
3.2.1 綫性高斯係統 30
3.2.2 卡爾曼濾波算法 31
3.2.3 例證 32
3.2.4 卡爾曼濾波的數學推導 33
3.3 擴展卡爾曼濾波 40
3.3.1 為什麼要綫性化 40
3.3.2 通過泰勒展開的綫性化 42
3.3.3 擴展卡爾曼濾波算法 44
3.3.4 擴展卡爾曼濾波的數學推導 44
3.3.5 實際考慮 46
3.4 無跡卡爾曼濾波 49
3.4.1 通過無跡變換實現綫性化 49
3.4.2 無跡卡爾曼濾波算法 50
3.5 信息濾波 54
3.5.1 正則參數 54
3.5.2 信息濾波算法 55
3.5.3 信息濾波的數學推導 56
3.5.4 擴展信息濾波算法 57
3.5.5 擴展信息濾波的數學推導 58
3.5.6 實際考慮 59
3.6 小結 60
3.7 文獻綜述 61
3.8 習題 62
4章 非參數濾波 64
4.1 直方圖濾波 64
4.1.1 離散貝葉斯濾波算法 65
4.1.2 連續狀態 65
4.1.3 直方圖近似的數學推導 67
4.1.4 分解技術 69
4.2 靜態二值貝葉斯濾波 70
4.3 粒子濾波 72
4.3.1基本算法 72
4.3.2 重要性采樣 75
4.3.3 粒子濾波的數學推導 77
4.3.4 粒子濾波的實際考慮和特性 79
4.4 小結 85
4.5 文獻綜述 85
4.6 習題 86
5章 機器人運動 88
5.1 引言 88
5.2 預備工作 89
5.2.1 運動學構型 89
5.2.2 概率運動學 89
5.3 速度運動模型 90
5.3.1 閉式計算 91
5.3.2 采樣算法 92
5.3.3 速度運動模型的數學推導 94
5.4 裏程計運動模型 99
5.4.1 閉式計算 100
5.4.2 采樣算法 102
5.4.3 裏程計運動模型的數學推導 104
5.5 運動和地圖 105
5.6 小結 108
5.7 文獻綜述 109
5.8 習題 110
6章 機器人感知 112
6.1 引言 112
6.2 地圖 114
6.3 測距儀的波束模型 115
6.3.1 基本測量算法 115
6.3.2 調節固有模型參數 119
6.3.3 波束模型的數學推導 121
6.3.4 實際考慮 126
6.3.5 波束模型的局限 127
6.4 測距儀的似然域 127
6.4.1 基本算法 127
6.4.2 擴展 130
6.5 基於相關性的測量模型 131
6.6 基於特徵的測量模型 133
6.6.1 特徵提取 133
6.6.2 地標的測量 133
6.6.3 已知相關性的傳感器模型 134
6.6.4 采樣位姿 135
6.6.5 進一步的考慮 137
6.7 實際考慮 137
6.8 小結 138
6.9 文獻綜述 139
6.10 習題 139
Ⅱ部分 定 位
7章 移動機器人定位:馬爾可夫與高斯 142
7.1 定位問題的分類 144
7.2 馬爾可夫定位 146
7.3 馬爾可夫定位圖例 147
7.4 擴展卡爾曼濾波定位 149
7.4.1 圖例 149
7.4.2 擴展卡爾曼濾波定位算法 151
7.4.3 擴展卡爾曼濾波定位的數學推導 151
7.4.4 物理實現 157
7.5 估計一緻性 161
7.5.1 未知一緻性的擴展卡爾曼濾波定位 161
7.5.2 *大似然數據關聯的數學推導 162
7.6 多假設跟蹤 164
7.7 無跡卡爾曼濾波定位 165
7.7.1 無跡卡爾曼濾波定位的數學推導 165
7.7.2 圖例 168
7.8 實際考慮 172
7.9 小結 174
7.10 文獻綜述 175
7.11 習題 176
8章 移動機器人定位:柵格與濛特卡羅 179
8.1 介紹 179
8.2 柵格定位 179
8.2.1 基本算法 179
8.2.2 柵格分辨率 180
8.2.3 計算開銷 184
8.2.4 圖例 184
8.3 濛特卡羅定位 189
8.3.1 圖例 189
8.3.2 濛特卡羅定位算法 191
8.3.3 物理實現 191
8.3.4 濛特卡羅定位特性 194
8.3.5 隨機粒子濛特卡羅定位:失效恢復 194
8.3.6 更改建議分布 198
8.3.7 庫爾貝剋-萊布勒散度采樣:調節樣本集閤大小 199
8.4 動態環境下的定位 203
8.5 實際考慮 208
8.6 小結 209
8.7 文獻綜述 209
8.8習題 211
Ⅲ部分 地圖構建
9章 占用柵格地圖構建 213
9.1 引言 213
9.2 占用柵格地圖構建算法 216
9.2.1 多傳感器信息融閤 222
9.3 反演測量模型的研究 223
9.3.1 反演測量模型 223
9.3.2 從正演模型采樣 224
9.3.3 誤差函數 225
9.3.4 實例與深度思考 226
9.4 大化後驗占用地圖構建 227
9.4.1 維持依賴實例 227
9.4.2 用正演模型進行占用柵格地圖構建 228
9.5 小結 231
9.6 文獻綜述 231
9.7 習題 232
10章 同時定位與地圖構建 235
10.1 引言 235
10.2 基於擴展卡爾曼濾波的SLAM 237
10.2.1 設定和假設 237
10.2.2 已知一緻性的SLAM問題 238
10.2.3 EKF SLAM的數學推導 241
10.3 未知一緻性的EKF SLAM 244
10.3.1 通用EKF SLAM算法 244
10.3.2 舉例 247
10.3.3 特徵選擇和地圖管理 250
10.4 小結 252
10.5 文獻綜述 253
10.6 習題 256
11章 GraphSLAM算法 258
11.1 引言 258
11.2 直覺描述 260
11.2.1 建立圖形 260
11.2.2 推論 262
11.3 具體的GraphSLAM算法 265
11.4 GraphSLAM算法的數學推導 270
11.4.1 全SLAM後驗 271
11.4.2 負對數後驗 272
11.4.3 泰勒錶達式 272
11.4.4 構建信息形式 273
11.4.5 濃縮信息錶 274
11.4.6 恢復機器人路徑 277
11.5 GraphSLAM算法的數據關聯 278
11.5.1 未知一緻性的GraphSLAM算法 279
11.5.2 一緻性測試的數學推理 281
11.6 效率評價 283
11.7 實驗應用 284
11.8 其他的優化技術 288
11.9 小結 290
11.10 文獻綜述 291
11.11 習題 293
12章 稀疏擴展信息濾波 294
12.1 引言 294
12.2 直觀描述 296
12.3 SEIF SLAM算法 298
12.4 SEIF的數學推導 301
12.4.1 運動更新 301
12.4.2 測量更新 304
12.5 稀疏化 304
12.5.1 一般思想 304
12.5.2 SEIF的稀疏化 306
12.5.3 稀疏化的數學推導 307
12.6 分期償還的近似地圖恢復 308
12.7 SEIF有多稀疏 310
12.8 增量數據關聯 313
12.8.1 計算增量數據關聯概率 313
12.8.2 實際考慮 315
12.9 分支定界數據關聯 318
12.9.1 遞歸搜索 318
12.9.2 計算任意的數據關聯概率 320
12.9.3 等價約束 320
12.10 實際考慮 322
12.11 多機器人SLAM 325
12.11.1 整閤地圖 326
12.11.2 地圖整閤的數學推導 328
12.11.3 建立一緻性 329
12.11.4 示例 329
12.12 小結 332
12.13 文獻綜述 333
12.14 習題 334
13章 FastSLAM算法 336
13.1 基本算法 337
13.2 因子分解SLAM後驗 338
13.2.1 因式分解的SLAM後驗的數學推導 339
13.3 具有已知數據關聯的FastSLAM算法 341
13.4 改進建議分布 346
13.4.1 通過采樣新位姿擴展路徑後驗 346
13.4.2 更新可觀察的特徵估計 348
13.4.3 計算重要性係數 349
13.5 未知數據關聯 351
13.6 地圖管理 352
13.7 FastSLAM算法 353
13.8 高效實現 358
13.9 基於特徵的地圖的 FastSLAM 360
13.9.1 經驗思考 360
13.9.2 閉環 363
13.10 基於柵格的FastSLAM算法 366
13.10.1 算法 366
13.10.2 經驗見解 366
13.11 小結 369
13.12 文獻綜述 371
13.13 習題 372
Ⅳ部分 規劃與控製
14章 馬爾可夫決策過程 374
14.1 目的 374
14.2 行動選擇的不確定性 376
14.3 值迭代 380
14.3.1 目標和報酬 380
14.3.2 為完全能觀測的情況尋找優控製策略 383
14.3.3 計算值函數 384
14.4 機器人控製的應用 387
14.5 小結 390
14.6 文獻綜述 391
14.7 習題 392
15章 部分能觀測馬爾可夫決策過程 394
15.1 動機 394
15.2 算例分析 395
15.2.1 建立 395
15.2.2 控製選擇 397
15.2.3 感知 398
15.2.4 預測 402
15.2.5 深度周期和修剪 404
15.3 有限環境POMDP算法 407
15.4 POMDP的數學推導 409
15.4.1 置信空間的值迭代 409
15.4.2 值函數錶示法 410
15.4.3 計算值函數 410
15.5 實際考慮 413
15.6 小結 416
15.7 文獻綜述 417
15.8 習題 419
16章 近似部分能觀測馬爾可夫決策過程技術 421
16.1 動機 421
16.2 QMDP 422
16.3 AMDP 423
16.3.1 增廣的狀態空間 423
16.3.2 AMDP算法 424
16.3.3 AMDP的數學推導 426
16.3.4 移動機器人導航應用 427
16.4 MC-POMDP 430
16.4.1 使用粒子集 430
16.4.2 MC-POMDP算法 431
16.4.3 MC-POMDP的數學推導 433
16.4.4 實際考慮 434
16.5 小結 435
16.6 文獻綜述 436
16.7 習題 436
17章 探測 438
17.1 介紹 438
17.2 基本探測算法 439
17.2.1 信息增益 439
17.2.2 貪婪技術 440
17.2.3 濛特卡羅探測 441
17.2.4 多步技術 442
17.3 主動定位 442
17.4 為獲得占用柵格地圖的探測 447
17.4.1 計算信息增益 447
17.4.2 傳播增益 450
17.4.3 推廣到多機器人係統 452
17.5 SLAM探測 457
17.5.1 SLAM熵分解 457
17.5.2 FastSLAM探測 458
17.5.3 實驗描述 460
17.6 小結 462
17.7 文獻綜述 463
17.8 習題 466
參考文獻 468

《智能導航係統：從原理到實踐》 本書是一本深入探討機器人自主導航核心技術的專業著作，旨在為讀者構建一個全麵而係統的智能導航知識體係。 現代機器人技術的飛速發展，使得機器人在諸多領域展現齣強大的潛力，而自主導航能力則是其實現智能化、高效化運作的關鍵。本書將從理論基礎齣發，循序漸進地解析機器人如何感知環境、理解自身狀態，並最終做齣精準的運動決策，完成復雜的任務。 第一部分：環境感知與理解 在機器人自主導航的宏大藍圖中，精準的環境感知是其第一塊也是至關重要的一塊基石。機器人需要能夠“看見”並“理解”它所處的物理世界，纔能進行有效的導航。本部分將詳細介紹機器人感知環境的多種核心技術。 1.1 傳感器技術概覽與選擇 我們將首先深入剖析機器人常用的各類傳感器，包括但不限於： 激光雷達（LiDAR）： 詳細闡述其工作原理，如ToF（Time-of-Flight）和相位式測量，以及不同類型LiDAR（如2D、3D、固態LiDAR）的優劣勢和適用場景。重點講解LiDAR數據（點雲）的特點，如稀疏性、不規則性，以及如何進行初步的數據預處理，如去噪、下采樣。 攝像頭（Camera）： 覆蓋單目、雙目、深度相機（如RGB-D相機）的工作原理。深入探討圖像處理的基礎技術，包括特徵提取（如SIFT、SURF、ORB）、圖像去畸變、色彩空間轉換等。解釋如何從圖像中提取有用的幾何和語義信息。 慣性測量單元（IMU）： 剖析加速度計、陀螺儀和磁力計的工作原理，以及它們在測量姿態、角速度和綫加速度方麵的作用。重點講解IMU數據的噪聲特性和漂移問題，以及如何通過傳感器融閤來提高精度。 輪式裏程計（Wheel Odometry）： 介紹其基於車輪轉動來估計機器人位姿變化的原理。分析其纍積誤差的來源，如車輪打滑、地麵不平坦等，以及如何通過建模來補償這些誤差。 1.2 數據融閤技術 單一傳感器的信息往往存在局限性，因此，多傳感器數據融閤是提升導航係統魯棒性和精度的關鍵。本節將詳細介紹： 卡爾曼濾波（Kalman Filter）及其變種（EKF, UKF）： 深入講解卡爾曼濾波的數學原理，如何通過預測和更新步驟來融閤帶有噪聲的傳感器數據，從而獲得更準確的狀態估計。重點闡述擴展卡爾曼濾波（EKF）和無跡卡爾曼濾波（UKF）在非綫性係統中的應用。 粒子濾波（Particle Filter）： 介紹其基於濛特卡洛采樣的方法，特彆適用於處理非高斯噪聲和多模態概率分布的情況。闡述粒子濾波在機器人定位中的作用，尤其是在復雜或動態環境中。 其他融閤方法： 簡要介紹基於圖優化的融閤方法，以及深度學習在傳感器融閤中的新興應用。 第二部分：定位與地圖構建 在感知的基礎上，機器人需要知道“我在哪裏”（定位），並建立“我周圍的世界是什麼樣子”（地圖構建）。這兩者相互依存，共同構成瞭導航的基礎。 2.1 定位技術 基於傳感器數據的定位： 點雲匹配（Point Cloud Registration）： 詳細介紹ICP（Iterative Closest Point）算法及其變種，如何通過迭代尋找對應點來匹配當前掃描的點雲與曆史點雲或地圖點雲，從而估計機器人相對位姿。 特徵匹配（Feature Matching）： 講解如何提取環境中的顯著特徵（如角點、綫段、視覺特徵），並匹配這些特徵來估計機器人位姿。 概率定位方法： 馬爾可夫定位（Markov Localization）： 介紹其基本思想，即維護機器人可能位姿的概率分布。 高斯混閤模型（GMM）定位： 解釋如何使用高斯混閤模型來錶示機器人的不確定性，並進行概率更新。 SLAM（Simultaneous Localization and Mapping） SLAM是定位與地圖構建的協同過程。本部分將深入探討： 基於濾波的SLAM： EKF-SLAM： 講解如何使用擴展卡爾曼濾波來同時估計機器人位姿和地圖點。分析其在大型環境中的局限性。 FastSLAM： 介紹其利用粒子濾波來解決EKF-SLAM中的協方差爆炸問題，每個粒子維護一個獨立的地圖。 基於優化的SLAM： 圖優化SLAM（Graph-based SLAM）： 重點講解如何將SLAM問題建模為一個圖優化問題，其中節點代錶機器人的位姿，邊代錶位姿之間的約束（如裏程計、迴環檢測）。介紹相關的優化算法，如Gauss-Newton、Levenberg-Marquardt。 視覺SLAM（Visual SLAM）： 深入探討基於特徵點、直接法（Direct Method）的視覺SLAM技術。介紹ORB-SLAM、PTAM等經典框架。 激光SLAM（LiDAR SLAM）： 講解LOAM、Cartographer等經典的激光SLAM算法，以及其在生成高精度三維點雲地圖中的應用。 迴環檢測（Loop Closure Detection）： 詳細闡述迴環檢測的重要性，即識彆機器人是否迴到瞭曾經到過的地方。介紹各種迴環檢測技術，如基於視覺特徵的匹配、基於點雲幾何特徵的匹配、基於圖的匹配等，以及如何利用迴環信息來修正SLAM纍積誤差。 2.2 地圖構建 柵格地圖（Occupancy Grid Map）： 介紹如何將環境離散化為柵格，並用概率錶示每個柵格是否被占據。講解從傳感器數據（如LiDAR、超聲波）更新柵格地圖的方法。 特徵地圖（Feature Map）： 講解如何提取並存儲環境中的關鍵特徵點、綫段等，用於定位和導航。 點雲地圖（Point Cloud Map）： 介紹如何構建稠密的或稀疏的三維點雲地圖，用於錶示環境的幾何結構。 語義地圖（Semantic Map）： 探討如何在幾何地圖的基礎上，融閤語義信息（如房間、門、傢具等），為機器人提供更高級彆的環境理解。 第三部分：路徑規劃與運動控製 一旦機器人擁有瞭對環境的理解和自身位置的認知，就需要能夠規劃齣從起點到終點的路徑，並精確地執行該路徑。 3.1 路徑規劃 全局路徑規劃： 基於搜索的算法： 詳細講解Dijkstra算法、A算法等，如何在離散化的地圖（如柵格地圖）中尋找最優路徑。 基於采樣的方法： 介紹PRM（Probabilistic Roadmap）和RRT（Rapidly-exploring Random Tree）算法，它們能夠在連續空間中快速找到可行的路徑，尤其適用於高維空間。 局部路徑規劃與避障： 動態窗口法（Dynamic Window Approach, DWA）： 講解如何根據機器人的動力學約束，在速度空間中搜索最優的運動指令，以實現實時避障。 嚮量場人工勢場法（Vector Field Artificial Potential Field）： 介紹如何將目標點視為引力源，障礙物視為斥力源，通過閤力來引導機器人運動。分析其可能遇到的局部最優問題。 其他局部規劃方法： 簡要介紹模型預測控製（MPC）在局部路徑規劃中的應用。 3.2 運動控製 PID控製： 詳細講解比例-積分-微分（PID）控製器的原理，如何通過調整增益參數來實現對機器人綫速度和角速度的精確控製。 軌跡跟蹤： 講解機器人如何跟蹤預先規劃好的軌跡，包括前饋控製和反饋控製的應用。 伺服控製： 介紹電機控製的基礎知識，如PWM控製、位置控製、速度控製等。 動力學模型與運動學模型： 解釋機器人運動學和動力學模型在控製設計中的作用，以及如何根據模型進行精確的運動控製。 第四部分：機器人導航應用與未來趨勢 本書的最後部分將探討機器人導航技術的實際應用，以及該領域的前沿研究方嚮。 4.1 典型應用場景 自動駕駛汽車： 介紹自動駕駛係統中的定位、感知、規劃和控製等關鍵環節。 服務機器人（掃地機器人、送餐機器人）： 分析其在傢居、商業等環境中實現自主導航的挑戰與解決方案。 工業機器人（AGV）： 探討其在倉儲、物流等場景下的導航需求與技術。 無人機（UAV）： 介紹無人機在航拍、巡檢、測繪等任務中的自主導航技術。 救援與探索機器人： 分析其在危險、未知環境中進行自主導航的特殊要求。 4.2 前沿研究方嚮 深度強化學習在導航中的應用： 探討如何利用深度強化學習來端到端的學習導航策略。 人機協作導航： 研究機器人如何與人類用戶協同完成導航任務。 麵嚮大規模、動態環境的導航： 解決在復雜、不斷變化的環境中進行魯棒導航的挑戰。 多機器人協同導航： 探討多個機器人如何協同完成任務，共享信息，避免碰撞。 安全與可靠性： 強調機器人導航係統的安全性、可靠性驗證和容錯機製。 本書的特點： 理論與實踐並重： 在講解理論知識的同時，輔以大量的實例分析和算法僞代碼，幫助讀者理解抽象概念。 結構清晰，邏輯嚴謹： 從基礎到高級，層層遞進，為讀者構建一個完整的知識體係。 內容全麵，緊跟前沿： 涵蓋瞭機器人導航領域的經典算法和最新研究成果。 適閤讀者： 本書適閤計算機科學、人工智能、自動化、機器人工程等領域的學生、研究人員以及相關從業人員。具備一定的數學和編程基礎將有助於更好地閱讀本書。 通過閱讀本書，您將能夠深入理解機器人自主導航的奧秘，掌握構建高效、魯棒導航係統的核心技術，為開發更智能、更具創新性的機器人應用奠定堅實的基礎。

評分☆☆☆☆☆

我是一位對未來科技充滿憧憬的學生，一直對機器人如何實現智能化的決策和行動感到著迷。最近，我請朋友推薦瞭一些關於機器人技術的書籍，其中一本讓我眼前一亮。雖然我還沒有完全讀完，但僅僅是閱讀瞭部分章節，就已經讓我對“概率機器人”這個概念有瞭初步的認識。它似乎不僅僅是簡單的編程和控製，而是引入瞭“概率”這個強大的工具，來應對機器人所麵臨的各種不確定性。書中提到的“定位”、“地圖構建”等概念，讓我聯想到現實生活中自動駕駛汽車的場景，它們是如何在復雜多變的環境中精確地知道自己在哪裏，又如何能夠繪製齣周圍的環境地圖呢？這本書似乎給瞭我一個很好的解釋方嚮。特彆是“規劃與控製”部分，我猜想它會講解如何利用概率信息來做齣最優的決策，例如在遇到障礙物時，如何選擇一條既安全又高效的路徑。雖然有些數學公式我還需要花時間去理解，但我相信，這本書一定會為我打開一扇通往機器人智能化世界的大門，讓我更好地理解和期待未來機器人技術的發展。

評分☆☆☆☆☆

作為一名對人工智能領域充滿好奇的初學者，我一直渴望能找到一本既能係統性地介紹理論，又不乏實踐指導的書籍。最近，我偶然翻閱瞭這本《概率機器人》，雖然我還沒有深入閱讀，但從它的目錄和一些零散章節的瀏覽中，我已經被其深厚的學術底蘊和清晰的邏輯結構深深吸引。它不僅涵蓋瞭概率機器人核心的概率推理、狀態估計和濾波算法（如卡爾曼濾波、粒子濾波），還詳細闡述瞭SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）這一至關重要的技術，這對於我理解機器人如何在未知環境中自主導航至關重要。此外，書中對機器人運動模型、傳感器模型以及如何利用概率方法解決定位、地圖構建、規劃與控製等一係列實際問題進行瞭詳盡的講解。特彆是“機器人應用”這一章節，讓我看到瞭概率機器人技術在自動駕駛、無人機、工業自動化等各個前沿領域的實際落地，這極大地激發瞭我進一步學習和探索的熱情。雖然我還沒有機會完全消化書中的內容，但僅僅是目錄結構和部分內容的預覽，就已經讓我感受到瞭這本書的價值和深度，它無疑是我邁嚮機器人技術世界的絕佳起點。

評分☆☆☆☆☆

作為一名資深的軟件開發者，我一直對能夠將復雜算法應用於實際場景的技術抱有濃厚的興趣。最近，我讀到瞭一本關於“概率機器人”的書，它在我的職業生涯中激起瞭不小的漣漪。我主要關注的是書中關於“規劃與控製”以及“機器人應用”的部分。我一直認為，機器人之所以能夠流暢地完成各種任務，其核心在於能否在不確定的環境中做齣智能的決策。這本書似乎提供瞭一個非常係統化的框架來解決這個問題。它不僅深入探討瞭概率模型在機器人狀態估計和傳感器融閤中的作用，更重要的是，它將這些概率模型如何轉化為實際的規劃和控製策略進行瞭詳盡的闡述。例如，書中可能討論瞭如何利用概率風險評估來優化機器人的運動軌跡，以規避潛在的危險，或者如何根據不確定的傳感器信息來做齣最優的執行動作。而“機器人應用”章節，則讓我看到瞭這些抽象的理論是如何在現實世界中轉化為具體的解決方案，比如在物流配送、智能製造等領域，機器人是如何通過概率性的方法實現更高效、更可靠的操作。這本書的價值在於，它將理論與實踐緊密地結閤起來，為我們這些開發者提供瞭一個清晰的路徑，去理解和設計更智能、更魯棒的機器人係統。

評分☆☆☆☆☆

這本書在我書架上已經靜靜地放瞭一段時間，直到最近我纔開始深入研究。作為一名在機器人感知領域摸爬滾打多年的工程師，我一直都在尋找能夠係統性地梳理和深化我對機器人概率模型理解的讀物。這本書的齣現，無疑為我提供瞭一個寶貴的參考。我尤其欣賞書中對貝葉斯推理的深入探討，它不僅僅是理論的堆砌，而是通過大量的實例，將概率模型如何應用於機器人狀態估計、不確定性量化以及決策過程進行瞭生動的詮釋。從基礎的概率論知識，到復雜的概率圖模型，再到實際的濾波器設計，這本書層層遞進，邏輯嚴謹，讓我能夠更清晰地認識到概率方法在機器人領域的核心作用。特彆是在SLAM部分，書中對不同算法的優劣勢分析，以及它們在實際應用中的考量，都給瞭我很多啓發。它並沒有迴避復雜性，而是選擇將復雜的問題分解，用清晰的語言和嚴謹的數學工具進行解析，這對於我這樣有一定基礎的讀者來說，是極大的福音。這本書讓我對“概率機器人”這一概念有瞭更深刻的理解，也為我解決實際工程問題提供瞭更強大的理論支撐。

評分☆☆☆☆☆

最近，我迷上瞭一本探討機器人核心技術的書籍，名字裏有“概率機器人”幾個字。雖然我不是學計算機科學齣身，但這本書卻用一種非常引人入勝的方式，把我帶入瞭機器人運動和感知世界的奇妙旅程。我被書中關於“定位”和“地圖構建”的內容深深吸引。想象一下，一個機器人如何在陌生而充滿變化的房間裏，一點一點地知道自己身在何處，又能如何“記住”這個房間的模樣？書中似乎通過“概率”這個工具，來解決這些看似不可能的難題，讓機器人能夠在大約知道自己位置的同時，也逐漸勾勒齣周圍的環境。我尤其對“機器人運動”的部分感到好奇，機器人是如何規劃自己的行動路徑，又是如何剋服不確定性，準確地執行每一個指令的？書中可能涉及瞭復雜的算法，但我相信，它一定能夠讓我理解，機器人是如何在現實世界中“行走”和“探索”的。這本書讓我看到瞭機器人技術的無限可能，也讓我對未來的自動化生活充滿瞭期待。