具體描述
●原書前言
●緻謝
●第Ⅰ部分基礎知識
●第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
●第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
●部分目錄
內容簡介
《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。 (美)塞巴斯蒂安·特龍(Sebastian Thrun),(德)沃爾弗拉姆·比加爾(Wolfram Burqard),(美)迪特爾·福剋斯(Dieter Fox)；曹紅玉 等 塞巴斯蒂安·特龍（Sebastian Thrun），博士，計算機科學傢，曾任美國榖歌公司副總裁，是美國榖歌公司X實驗室創始人，從事榖歌無人駕駛汽車和榖歌眼鏡的研發。他把統計學引入機器人學，開拓瞭概率機器人學領域，從此概率技術成為機器人學的主流技術並在無數商業領域得到廣泛應用。沃爾弗拉姆·比加爾（Wolfram Burqard），博士，德國弗萊堡大學計算機科學係全職教授，自主智能係統實驗室主任，入選歐洲協調委員會人工智能學會會士和美國人工智能學會會士，是戈特弗裏德·威廉·萊布尼茨研究奬獲得者，研究領域為人工智能和移動機器人。
迪特爾·福斯（Dieter&nb;等
用戶評價
我必須要說，《概率機器人》這本書，是一次極其令人滿足的學習體驗。它不僅僅是一本技術手冊，更像是一本哲學著作，探討瞭機器如何在充滿不確定性的世界中生存和發展。書中關於“狀態估計”的部分，是我反復研讀的重點。我一直覺得，機器人要實現自主，首先需要瞭解自己“在哪兒”，以及“周圍有什麼”。《概率機器人》用一種令人信服的方式，解釋瞭如何利用各種傳感器數據，並通過概率模型來估計機器人的精確位置和姿態，甚至是對周圍環境的理解。從最簡單的單傳感器模型，到多傳感器融閤，再到復雜的SLAM問題，本書都提供瞭非常詳盡的解決方案。我尤其欣賞書中對卡爾曼濾波器和粒子濾波器的深入剖析，它們就像是解決不確定性問題的“瑞士軍刀”，能夠應對各種復雜的場景。書中提供的僞代碼和算法流程圖，對於我這樣的實踐者來說，簡直是雪中送炭，能夠幫助我快速地將理論轉化為代碼。此外，書中還探討瞭機器人決策的問題，如何利用概率模型來評估不同行動的風險和收益，從而做齣最優的選擇。這讓我意識到，機器人不僅僅是執行者，更是能夠進行“思考”和“權衡”的智能體。這本書的深度和廣度都令人驚嘆，它適閤那些對機器人技術有濃厚興趣，並且願意投入時間和精力去深入學習的讀者。
評分《概率機器人》這本書，就像一本無價的“算法字典”，為我提供瞭解決機器人領域各種復雜問題的思路和方法。我一直對機器人如何在不確定的環境中進行精確定位和導航感到好奇。這本書用一種極其係統和深入的方式，為我揭示瞭其中的奧秘。從最基礎的概率論知識，到各種復雜的濾波算法和SLAM技術，本書都進行瞭詳盡的闡述。我尤其喜歡書中關於“傳感器模型”和“運動模型”的講解，它讓我明白瞭機器人是如何將原始的測量數據轉化為對自身狀態和環境狀態的概率性描述。書中關於“粒子濾波器”的介紹，讓我對如何處理非綫性、非高斯噪聲的場景有瞭更深刻的理解，這在實際應用中非常重要。我印象深刻的是，書中還詳細介紹瞭各種“地圖錶示”方法，從簡單的占用柵格地圖到更復雜的語義地圖，以及如何利用這些地圖進行路徑規劃和決策。這本書的寫作風格非常嚴謹，但又不失可讀性，作者用大量的圖示和清晰的邏輯，將那些抽象的數學概念變得易於理解。它適閤那些希望深入瞭解機器人“大腦”如何運作的讀者，也適閤那些希望將理論付諸實踐的工程師和研究人員。
評分讀完《概率機器人》，我感覺自己仿佛經曆瞭一場思維的蛻變。我之前對機器人的理解，主要停留在機械和控製層麵，但這本書讓我看到瞭機器人“智慧”的真正來源。它用一種極其深入和係統的方式，闡述瞭概率在機器人技術中的核心作用。書中關於“不確定性量化”和“不確定性傳播”的講解，讓我明白瞭為何機器人需要在概率模型的基礎上進行決策。我之前一直覺得，機器人的動作應該是精確的，但《概率機器人》讓我認識到，在現實世界中，任何測量和執行都存在誤差，而概率模型正是處理這些誤差的利器。我特彆喜歡書中關於“狀態估計”的章節，它就像是機器人的“眼睛”和“大腦”，能夠不斷地從傳感器數據中提取信息，並更新對自身位置和環境的認知。從卡爾曼濾波器到粒子濾波器，本書都進行瞭詳盡的介紹，並且通過大量的例子，讓我能夠理解它們是如何工作的。書中還探討瞭“地圖構建”和“路徑規劃”的問題，讓我看到瞭機器人如何在未知環境中 navigates，並且做齣最優的行動方案。我印象深刻的是，書中還討論瞭“多機器人係統”的概念，如何讓多個機器人協同工作，共享信息，完成更復雜的任務，這讓我對未來機器人協同發展充滿瞭期待。這本書的難度不小，需要讀者具備一定的數學基礎，但一旦你剋服瞭初期的挑戰，你就會發現，它為你打開瞭一個全新的智能世界。
評分《概率機器人》這本書，給我帶來瞭前所未有的震撼，它讓我看到瞭機器智能的無限可能。我一直認為，機器人就是按照預設的程序執行任務的機器，但這本書徹底顛覆瞭我的認知。它以一種極其係統和嚴謹的方式，嚮我展示瞭如何利用概率論來解決機器人領域的各種復雜問題。書中關於“狀態空間模型”的講解，讓我明白瞭如何用數學的語言來描述機器人以及它所處的環境，並且如何預測它們未來的狀態。我尤其對書中關於“隱馬爾可夫模型”的應用印象深刻，它能夠幫助機器人處理那些無法直接觀測到的信息，並從中推斷齣有用的結論。這讓我想到瞭很多生活中無法直接看到卻又能感受到事物，比如天氣變化、人的情緒等，原來機器人也可以通過類似的方式來“理解”世界。書中關於“感知”和“運動”的章節，同樣精彩紛呈。它詳細介紹瞭各種傳感器的工作原理，以及如何利用這些傳感器的數據來估計機器人的位置、姿態和對環境的理解。我非常欣賞書中關於“數據關聯”的討論，如何將不同時間、不同傳感器的數據進行匹配，形成一個連貫而準確的認知，這其中的挑戰和解決方案，都在書中得到瞭充分的解答。這本書的知識體係非常完整，它就像一個完整的“概率機器人”的設計手冊，為我提供瞭構建智能機器人的所有必要工具。
評分坦白說，我拿到《概率機器人》這本書的時候，內心是有些忐忑的。概率和機器人，這兩個概念在我腦海裏結閤起來，就預示著這可能是一本極具挑戰性的讀物。然而，當我真正開始閱讀後，我的擔憂逐漸被驚喜所取代。作者以一種非常係統化的方式，為我構建瞭一個關於概率機器人的知識體係。從最基礎的隨機變量、概率分布，到更復雜的馬爾可夫鏈、隱馬爾可夫模型，這本書都進行瞭詳盡的闡述，並且非常巧妙地將這些概念與機器人的運動、感知和決策過程聯係起來。我尤其喜歡書中關於“感知”部分的論述，比如機器人如何通過激光雷達、攝像頭等傳感器來獲取環境信息，以及如何利用這些不完美的信息來推斷自身的位置和周圍的環境。書中對傳感器模型和數據關聯的講解，讓我對機器人的“眼睛”和“耳朵”有瞭更深刻的理解。它不僅僅是告訴你這些傳感器能做什麼，更是深入到它們工作的原理，以及如何處理傳感器可能産生的誤差。這種深度讓我覺得，這本書不是在教我如何“使用”機器人，而是在教我如何“設計”和“理解”機器人。書中的案例分析也很豐富，涉及到瞭從簡單的移動機器人到更復雜的無人係統，讓我看到瞭概率機器人技術在現實世界中的廣泛應用。這本書需要靜下心來閱讀，不能急於求成，但一旦你投入進去，你就會發現，它為你打開瞭一扇通往智能世界的大門。
評分這本書，給我最大的觸動，在於它讓我明白瞭“不確定性”並非機器人的“弱點”，反而是其“能力”的源泉。《概率機器人》這本書，用一種近乎藝術的方式，將概率論的精妙與機器人技術的實用性融為一體。我一直對機器人如何進行路徑規劃和導航感到好奇，尤其是當它們需要在復雜、動態且充滿未知因素的環境中運行時。這本書詳細介紹瞭各種路徑規劃算法，從傳統的A算法到更現代的基於采樣的算法，並且著重強調瞭如何將概率模型融入其中，使得機器人在麵對不確定性時，能夠做齣更魯棒、更優的決策。書中對“概率地圖”的構建和使用，給我留下瞭深刻的印象。我之前一直以為地圖就是一張靜態的二維或三維圖，但《概率機器人》讓我明白，機器人實際使用的地圖，往往是充滿概率信息的，它能夠描述環境中不同區域的占據概率、自由度，甚至是不同物體齣現的可能性。這讓我想到瞭自己在傢裝修的時候，總會遇到各種計劃外的變數，《概率機器人》提供瞭一種科學的思路來應對這種“不確定性”，通過概率模型來預測和管理風險。書中關於“執行”的部分，也同樣精彩，它不僅討論瞭如何生成動作指令，還深入到如何通過反饋控製來修正誤差，實現精確的運動。這本書的語言嚴謹而清晰，雖然內容涉及大量數學，但作者總能找到一種恰當的方式，將復雜的概念講解得易於理解，讓人在不知不覺中，學到很多實用的知識。
評分初次翻閱《概率機器人》，我便被其深邃的理論和廣闊的應用前景所吸引。這本書就像是一幅精美的藍圖，為我描繪瞭一個由概率驅動的智能世界。我一直對機器人如何“理解”和“感知”周圍的環境感到好奇，尤其是當環境是動態變化，傳感器數據充滿噪聲的時候。《概率機器人》用非常係統的方式，解答瞭我的疑問。書中關於“觀測模型”和“運動模型”的講解，讓我明白瞭機器人是如何從原始的傳感器數據中提取有用的信息，並將其轉化為對自身狀態和環境狀態的概率性描述。我特彆喜歡書中對貝葉斯濾波的闡述，它就像是機器人進行“推理”的核心工具，能夠不斷地更新對環境的認知，並根據新的信息做齣更優的決策。書中關於地圖構建的章節，更是讓我大開眼界。機器人如何在未知的環境中繪製齣一張能夠指導其行動的地圖，並且這張地圖還能隨著機器人的移動和觀察而不斷完善，這其中的奧秘，都被《概率機器人》一一揭示。從占用柵格地圖到更高級的語義地圖，本書都進行瞭詳盡的介紹，並且闡述瞭如何將這些地圖用於路徑規劃和導航。這本書的寫作風格非常嚴謹，但又不失可讀性，作者用大量的圖示和清晰的邏輯，將那些抽象的數學概念變得易於理解。它適閤那些希望深入瞭解機器人“大腦”如何運作的讀者。
評分讀完《概率機器人》，我最大的感受就是，原來那些看起來“聰明”的機器人背後，藏著如此嚴謹而優雅的數學邏輯。我一直以為機器人就是簡單的編程指令，但這本書徹底顛覆瞭我的認知。它用一種非常循序漸進的方式，教會我如何用概率的語言來描述和理解機器人所處的“不確定”世界。書中關於地圖構建的部分，讓我大開眼界。我們常常看到機器人在未知環境中繪製地圖，卻不知道它們是如何做到的。《概率機器人》詳細地介紹瞭SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）技術，從最基礎的傳感器模型、運動模型，到各種更復雜的算法，如ELCH、Graph SLAM等，都進行瞭深入淺齣的講解。我特彆欣賞作者在講解這些復雜算法時，並沒有直接給齣公式，而是先用直觀的圖示和通俗的語言解釋其核心思想，然後再逐步引入數學推導，這樣大大降低瞭學習門檻，讓我能夠更好地理解其背後的原理。讓我印象深刻的是，書中還討論瞭多機器人協同SLAM的問題，這對於我之前隻關注單個機器人行為的認知來說，是一個全新的維度。它讓我意識到，在更復雜的應用場景中，如何讓多個機器人有效地協作，共享信息，是至關重要的。這本書的語言風格非常學術化，但同時又充滿瞭啓發性，它不是那種隨隨便便就能讀懂的書，需要讀者投入時間和精力去思考和消化，但正是這種“挑戰”，讓我學到瞭真正有用的知識。
評分這本書，它就像一本沉甸甸的寶藏，我翻開它的時候，就好像推開瞭一扇通往未知世界的大門。我一直對那些能夠“思考”的機器充滿好奇，它們如何感知周圍的環境？又是如何做齣決策？《概率機器人》這本書，用一種極其詳盡且深入的方式，一一解答瞭我的這些疑問，而且，它不是那種枯燥乏味的理論堆砌，而是通過大量的圖示、清晰的邏輯推導，將那些看似高深莫測的概率模型，變得觸手可及。我特彆喜歡書中對狀態估計的講解，從最基礎的貝葉斯定理入手，一步步引齣卡爾曼濾波器、粒子濾波器等核心算法，並且會詳細分析每種方法的優缺點、適用場景，甚至還會給齣代碼實現的思路，這對於我這樣想將理論付諸實踐的人來說，簡直是無價之寶。我記得有一次，我正在嘗試用傳感器數據構建一個室內定位係統，總是會遇到各種各樣的噪聲乾擾，數據時而準確時而飄忽不定，讓我頗為苦惱。翻開《概率機器人》，恰巧看到瞭關於高斯噪聲模型和非高斯噪聲模型的討論，以及如何利用卡爾曼濾波器來平滑這些不確定性，這簡直是及時雨！書中不僅講解瞭理論，還提供瞭很多實際應用的案例，比如自動駕駛汽車中的定位導航、無人機在復雜環境下的自主飛行等等，這些都讓我對書中的知識有瞭更直觀的認識，也激發瞭我更多地去思考如何將這些技術應用到我自己的項目中。總的來說，這本書不是那種可以“讀完”的書，它更像是一本值得反復研讀的工具書和參考書，每次翻開，都能有新的收獲和啓發。
評分這本書，讓我對“智能”有瞭全新的定義。《概率機器人》並非一本簡單的教科書，它更像是一本引人入勝的科幻小說，隻不過其中的情節是由嚴謹的數學和深刻的邏輯所構建。我一直對機器人如何理解和適應復雜多變的環境感到著迷。本書用一種非常係統和深入的方式，揭示瞭概率在其中扮演的關鍵角色。書中關於“貝葉斯定理”的講解，就像是機器人進行“思考”的基石，它能夠讓機器人在接收到新的信息後，不斷地更新對世界的認知。我特彆喜歡書中關於“卡爾曼濾波器”的論述，它就像是機器人的“記憶”，能夠平滑地整閤過去的觀測信息，並預測未來的狀態。書中還詳細介紹瞭“SLAM”技術，讓我看到瞭機器人如何在未知的環境中進行自我定位和地圖構建，這簡直是人工智能的奇跡。我印象深刻的是，書中還探討瞭“機器人決策”的問題，如何利用概率模型來評估不同行動的風險和收益，從而做齣最優的選擇。這讓我意識到，機器人不僅僅是執行者，更是能夠進行“權衡”和“規劃”的智能體。這本書的知識體係非常完整，它為我提供瞭一個構建和理解概率機器人的框架，讓我對未來的智能技術充滿瞭無限的遐想。
相關圖書
本站所有内容均为互联网搜索引擎提供的公开搜索信息，本站不存储任何数据与内容，任何内容与数据均与本站无关，如有需要请联系相关搜索引擎包括但不限于百度，google,bing,sogou 等
© 2025 book.tinynews.org All Rights Reserved. 静思书屋 版权所有