具体描述
●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
●部分目录
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。 (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)；曹红玉 等 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·福斯（Dieter&nb;等
用户评价
坦白说，我拿到《概率机器人》这本书的时候，内心是有些忐忑的。概率和机器人，这两个概念在我脑海里结合起来，就预示着这可能是一本极具挑战性的读物。然而，当我真正开始阅读后，我的担忧逐渐被惊喜所取代。作者以一种非常系统化的方式，为我构建了一个关于概率机器人的知识体系。从最基础的随机变量、概率分布，到更复杂的马尔可夫链、隐马尔可夫模型，这本书都进行了详尽的阐述，并且非常巧妙地将这些概念与机器人的运动、感知和决策过程联系起来。我尤其喜欢书中关于“感知”部分的论述，比如机器人如何通过激光雷达、摄像头等传感器来获取环境信息，以及如何利用这些不完美的信息来推断自身的位置和周围的环境。书中对传感器模型和数据关联的讲解，让我对机器人的“眼睛”和“耳朵”有了更深刻的理解。它不仅仅是告诉你这些传感器能做什么，更是深入到它们工作的原理，以及如何处理传感器可能产生的误差。这种深度让我觉得，这本书不是在教我如何“使用”机器人，而是在教我如何“设计”和“理解”机器人。书中的案例分析也很丰富，涉及到了从简单的移动机器人到更复杂的无人系统，让我看到了概率机器人技术在现实世界中的广泛应用。这本书需要静下心来阅读，不能急于求成，但一旦你投入进去，你就会发现，它为你打开了一扇通往智能世界的大门。
评分这本书，给我最大的触动，在于它让我明白了“不确定性”并非机器人的“弱点”，反而是其“能力”的源泉。《概率机器人》这本书，用一种近乎艺术的方式，将概率论的精妙与机器人技术的实用性融为一体。我一直对机器人如何进行路径规划和导航感到好奇，尤其是当它们需要在复杂、动态且充满未知因素的环境中运行时。这本书详细介绍了各种路径规划算法，从传统的A算法到更现代的基于采样的算法，并且着重强调了如何将概率模型融入其中，使得机器人在面对不确定性时，能够做出更鲁棒、更优的决策。书中对“概率地图”的构建和使用，给我留下了深刻的印象。我之前一直以为地图就是一张静态的二维或三维图，但《概率机器人》让我明白，机器人实际使用的地图，往往是充满概率信息的，它能够描述环境中不同区域的占据概率、自由度，甚至是不同物体出现的可能性。这让我想到了自己在家装修的时候，总会遇到各种计划外的变数，《概率机器人》提供了一种科学的思路来应对这种“不确定性”，通过概率模型来预测和管理风险。书中关于“执行”的部分，也同样精彩，它不仅讨论了如何生成动作指令，还深入到如何通过反馈控制来修正误差，实现精确的运动。这本书的语言严谨而清晰，虽然内容涉及大量数学，但作者总能找到一种恰当的方式，将复杂的概念讲解得易于理解，让人在不知不觉中，学到很多实用的知识。
评分这本书，它就像一本沉甸甸的宝藏，我翻开它的时候，就好像推开了一扇通往未知世界的大门。我一直对那些能够“思考”的机器充满好奇，它们如何感知周围的环境？又是如何做出决策？《概率机器人》这本书，用一种极其详尽且深入的方式，一一解答了我的这些疑问，而且，它不是那种枯燥乏味的理论堆砌，而是通过大量的图示、清晰的逻辑推导，将那些看似高深莫测的概率模型，变得触手可及。我特别喜欢书中对状态估计的讲解，从最基础的贝叶斯定理入手，一步步引出卡尔曼滤波器、粒子滤波器等核心算法，并且会详细分析每种方法的优缺点、适用场景，甚至还会给出代码实现的思路，这对于我这样想将理论付诸实践的人来说，简直是无价之宝。我记得有一次，我正在尝试用传感器数据构建一个室内定位系统，总是会遇到各种各样的噪声干扰，数据时而准确时而飘忽不定，让我颇为苦恼。翻开《概率机器人》，恰巧看到了关于高斯噪声模型和非高斯噪声模型的讨论，以及如何利用卡尔曼滤波器来平滑这些不确定性，这简直是及时雨！书中不仅讲解了理论，还提供了很多实际应用的案例，比如自动驾驶汽车中的定位导航、无人机在复杂环境下的自主飞行等等，这些都让我对书中的知识有了更直观的认识，也激发了我更多地去思考如何将这些技术应用到我自己的项目中。总的来说，这本书不是那种可以“读完”的书，它更像是一本值得反复研读的工具书和参考书，每次翻开，都能有新的收获和启发。
评分初次翻阅《概率机器人》，我便被其深邃的理论和广阔的应用前景所吸引。这本书就像是一幅精美的蓝图，为我描绘了一个由概率驱动的智能世界。我一直对机器人如何“理解”和“感知”周围的环境感到好奇，尤其是当环境是动态变化，传感器数据充满噪声的时候。《概率机器人》用非常系统的方式，解答了我的疑问。书中关于“观测模型”和“运动模型”的讲解，让我明白了机器人是如何从原始的传感器数据中提取有用的信息，并将其转化为对自身状态和环境状态的概率性描述。我特别喜欢书中对贝叶斯滤波的阐述，它就像是机器人进行“推理”的核心工具，能够不断地更新对环境的认知，并根据新的信息做出更优的决策。书中关于地图构建的章节，更是让我大开眼界。机器人如何在未知的环境中绘制出一张能够指导其行动的地图，并且这张地图还能随着机器人的移动和观察而不断完善，这其中的奥秘，都被《概率机器人》一一揭示。从占用栅格地图到更高级的语义地图，本书都进行了详尽的介绍，并且阐述了如何将这些地图用于路径规划和导航。这本书的写作风格非常严谨，但又不失可读性，作者用大量的图示和清晰的逻辑，将那些抽象的数学概念变得易于理解。它适合那些希望深入了解机器人“大脑”如何运作的读者。
评分《概率机器人》这本书，给我带来了前所未有的震撼，它让我看到了机器智能的无限可能。我一直认为，机器人就是按照预设的程序执行任务的机器，但这本书彻底颠覆了我的认知。它以一种极其系统和严谨的方式，向我展示了如何利用概率论来解决机器人领域的各种复杂问题。书中关于“状态空间模型”的讲解，让我明白了如何用数学的语言来描述机器人以及它所处的环境，并且如何预测它们未来的状态。我尤其对书中关于“隐马尔可夫模型”的应用印象深刻，它能够帮助机器人处理那些无法直接观测到的信息，并从中推断出有用的结论。这让我想到了很多生活中无法直接看到却又能感受到事物，比如天气变化、人的情绪等，原来机器人也可以通过类似的方式来“理解”世界。书中关于“感知”和“运动”的章节，同样精彩纷呈。它详细介绍了各种传感器的工作原理，以及如何利用这些传感器的数据来估计机器人的位置、姿态和对环境的理解。我非常欣赏书中关于“数据关联”的讨论，如何将不同时间、不同传感器的数据进行匹配，形成一个连贯而准确的认知，这其中的挑战和解决方案，都在书中得到了充分的解答。这本书的知识体系非常完整，它就像一个完整的“概率机器人”的设计手册，为我提供了构建智能机器人的所有必要工具。
评分读完《概率机器人》，我最大的感受就是，原来那些看起来“聪明”的机器人背后，藏着如此严谨而优雅的数学逻辑。我一直以为机器人就是简单的编程指令，但这本书彻底颠覆了我的认知。它用一种非常循序渐进的方式，教会我如何用概率的语言来描述和理解机器人所处的“不确定”世界。书中关于地图构建的部分，让我大开眼界。我们常常看到机器人在未知环境中绘制地图，却不知道它们是如何做到的。《概率机器人》详细地介绍了SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）技术，从最基础的传感器模型、运动模型，到各种更复杂的算法，如ELCH、Graph SLAM等，都进行了深入浅出的讲解。我特别欣赏作者在讲解这些复杂算法时，并没有直接给出公式，而是先用直观的图示和通俗的语言解释其核心思想，然后再逐步引入数学推导，这样大大降低了学习门槛，让我能够更好地理解其背后的原理。让我印象深刻的是，书中还讨论了多机器人协同SLAM的问题，这对于我之前只关注单个机器人行为的认知来说，是一个全新的维度。它让我意识到，在更复杂的应用场景中，如何让多个机器人有效地协作，共享信息，是至关重要的。这本书的语言风格非常学术化，但同时又充满了启发性，它不是那种随随便便就能读懂的书，需要读者投入时间和精力去思考和消化，但正是这种“挑战”，让我学到了真正有用的知识。
评分这本书，让我对“智能”有了全新的定义。《概率机器人》并非一本简单的教科书，它更像是一本引人入胜的科幻小说，只不过其中的情节是由严谨的数学和深刻的逻辑所构建。我一直对机器人如何理解和适应复杂多变的环境感到着迷。本书用一种非常系统和深入的方式，揭示了概率在其中扮演的关键角色。书中关于“贝叶斯定理”的讲解，就像是机器人进行“思考”的基石，它能够让机器人在接收到新的信息后，不断地更新对世界的认知。我特别喜欢书中关于“卡尔曼滤波器”的论述，它就像是机器人的“记忆”，能够平滑地整合过去的观测信息，并预测未来的状态。书中还详细介绍了“SLAM”技术，让我看到了机器人如何在未知的环境中进行自我定位和地图构建，这简直是人工智能的奇迹。我印象深刻的是，书中还探讨了“机器人决策”的问题，如何利用概率模型来评估不同行动的风险和收益，从而做出最优的选择。这让我意识到，机器人不仅仅是执行者，更是能够进行“权衡”和“规划”的智能体。这本书的知识体系非常完整，它为我提供了一个构建和理解概率机器人的框架，让我对未来的智能技术充满了无限的遐想。
评分《概率机器人》这本书，就像一本无价的“算法字典”，为我提供了解决机器人领域各种复杂问题的思路和方法。我一直对机器人如何在不确定的环境中进行精确定位和导航感到好奇。这本书用一种极其系统和深入的方式，为我揭示了其中的奥秘。从最基础的概率论知识，到各种复杂的滤波算法和SLAM技术，本书都进行了详尽的阐述。我尤其喜欢书中关于“传感器模型”和“运动模型”的讲解，它让我明白了机器人是如何将原始的测量数据转化为对自身状态和环境状态的概率性描述。书中关于“粒子滤波器”的介绍，让我对如何处理非线性、非高斯噪声的场景有了更深刻的理解，这在实际应用中非常重要。我印象深刻的是，书中还详细介绍了各种“地图表示”方法，从简单的占用栅格地图到更复杂的语义地图，以及如何利用这些地图进行路径规划和决策。这本书的写作风格非常严谨，但又不失可读性，作者用大量的图示和清晰的逻辑，将那些抽象的数学概念变得易于理解。它适合那些希望深入了解机器人“大脑”如何运作的读者，也适合那些希望将理论付诸实践的工程师和研究人员。
评分我必须要说，《概率机器人》这本书，是一次极其令人满足的学习体验。它不仅仅是一本技术手册，更像是一本哲学著作，探讨了机器如何在充满不确定性的世界中生存和发展。书中关于“状态估计”的部分，是我反复研读的重点。我一直觉得，机器人要实现自主，首先需要了解自己“在哪儿”，以及“周围有什么”。《概率机器人》用一种令人信服的方式，解释了如何利用各种传感器数据，并通过概率模型来估计机器人的精确位置和姿态，甚至是对周围环境的理解。从最简单的单传感器模型，到多传感器融合，再到复杂的SLAM问题，本书都提供了非常详尽的解决方案。我尤其欣赏书中对卡尔曼滤波器和粒子滤波器的深入剖析，它们就像是解决不确定性问题的“瑞士军刀”，能够应对各种复杂的场景。书中提供的伪代码和算法流程图，对于我这样的实践者来说，简直是雪中送炭，能够帮助我快速地将理论转化为代码。此外，书中还探讨了机器人决策的问题，如何利用概率模型来评估不同行动的风险和收益，从而做出最优的选择。这让我意识到，机器人不仅仅是执行者，更是能够进行“思考”和“权衡”的智能体。这本书的深度和广度都令人惊叹，它适合那些对机器人技术有浓厚兴趣，并且愿意投入时间和精力去深入学习的读者。
评分读完《概率机器人》，我感觉自己仿佛经历了一场思维的蜕变。我之前对机器人的理解，主要停留在机械和控制层面，但这本书让我看到了机器人“智慧”的真正来源。它用一种极其深入和系统的方式，阐述了概率在机器人技术中的核心作用。书中关于“不确定性量化”和“不确定性传播”的讲解，让我明白了为何机器人需要在概率模型的基础上进行决策。我之前一直觉得，机器人的动作应该是精确的，但《概率机器人》让我认识到，在现实世界中，任何测量和执行都存在误差，而概率模型正是处理这些误差的利器。我特别喜欢书中关于“状态估计”的章节，它就像是机器人的“眼睛”和“大脑”，能够不断地从传感器数据中提取信息，并更新对自身位置和环境的认知。从卡尔曼滤波器到粒子滤波器，本书都进行了详尽的介绍，并且通过大量的例子，让我能够理解它们是如何工作的。书中还探讨了“地图构建”和“路径规划”的问题，让我看到了机器人如何在未知环境中 navigates，并且做出最优的行动方案。我印象深刻的是，书中还讨论了“多机器人系统”的概念，如何让多个机器人协同工作，共享信息，完成更复杂的任务，这让我对未来机器人协同发展充满了期待。这本书的难度不小，需要读者具备一定的数学基础，但一旦你克服了初期的挑战，你就会发现，它为你打开了一个全新的智能世界。
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