●第1章緒論
1.1移動機器人導航
1.2機器人同時定位與建圖方法(SLAM)
第2章SLAM基本原理
2.1SLAM概述
2.2SLAM模型組成
2.3SLAM算法存在問題
第3章MATLAB仿真基礎
3.1基本數據類型
3.2基本數據運算
3.3程序設計
第4章基於卡爾曼濾波方法的SLAM方法
4.1卡爾曼濾波理論
4.2基於擴展卡爾曼濾波的SLAM方法
4.3基於無跡卡爾曼濾波的SLAM方法
第5章基於能觀測性的EKF-SLAM收斂性與一致性研究
5.1EKF-SLAM繫統的收斂性及一致性研究
……

本書對SLAM的基本原理和主要算法進行了介紹，針對SLAM算法中存在的問題進行了討論，在此基礎上論述了EKF-SLAM算法中一致性與收斂性；針對PF-SLAM算法中粒子重采樣中退化問題，建立了高斯輔助粒子濾波重采樣算法，改善了粒子多樣性匱乏問題，提高粒子濾波算法的收斂性；針對SLAM算法中地圖路標信息更新的計算量劇增的問題，提出了一種基於局部采樣的UFastSLAM方法，在證明路標地圖局部采樣和全局采樣估計精度一致性的基礎上，降低SLAM算法中路標地圖更新的數量，提高程序運行效率，促進SLAM算法的實踐使用。本書可供移動機器人控制領域的專業人員以及很優狀態估計濾波方法研究領域的研究人員參考使用。