基本信息

• 商品名稱：概率機器人/ 電氣工程 技術譯叢
• 作者：(美)塞巴斯蒂安·特龍//(德)沃爾弗拉姆·比加爾//(美)迪特爾·福克斯|譯者:曹紅玉//譚志//史曉霞
• 代碼：99
• 出版社：機械工業
• 書號：9787111504375

其他參考信息

• 出版時間：2017-04-01
• 印刷時間：2017-04-01
• 版次：1
• 印次：1
• 開本：16開
• 包裝：平裝
• 頁數：495
• 字數：517千字

內容提要

塞巴斯蒂安·特龍、沃爾弗拉姆·比加爾、迪特爾·福克斯著曹紅玉、譚志、史曉霞譯的《概率機器人/ 電氣工程 技術譯叢》對概率機器人學這一新興領域進行了全面的介紹。概率機器人學依賴統計技術表示信息並進行決策，容納了當今大多數機器人應用中必然存在的不確定性，是機器人學的一個重要分支。本書包括了基礎知識、定位、地圖構建、規劃與控制四大部分。本書共17章，每章的 都提供了習題和動手實踐的項目。本書專注於算法，對於每種算法，均提供了偽代碼、完整的數學推導、實驗結果及算法優缺點分析。
     本書適合作為從事機器人，特別是移動機器人研究和開發的科技人員的參考書，也可以作為高等院校計算機、控制、電子等專業研究生的教材。

作者簡介

迪特爾·福克斯，Dieter Fox博士，美國華盛頓大學計算機科學與工程繫教授，機器人學和狀態估計實驗室主任，入選IEEE會士和美國人工智能學會會士，曾任美國英特爾研究實驗室主任，主要研究人工智能、機器人學和概率狀態估計。
   沃爾弗拉姆·比加爾，Wolfram Burqard博士，德國弗萊堡大學計算機科學繫全職教授，自主智能繫統實驗室主任，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，是戈特弗裡德·威廉·萊布尼茨研究獎獲得者，研究領域為人工智能和移動機器人。
   塞巴斯蒂安·特龍，Sebastian Thrun博士，計算機科學家，曾任美國谷歌公司副總裁，是美國谷歌公司X實驗室創始人，從事谷歌無人駕駛汽車和谷歌眼鏡的研發。他把統計學引入機器人學，開拓了概率機器人學領域，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。

目錄

譯者序
原書前言
致謝
第Ⅰ部分 基礎知識
第1章 緒論
1.1 機器人學中的不確定性
1.2 概率機器人學
1.3 啟示
1.4 本書導航
1.5 概率機器人課程教學
1.6 文獻綜述
第2章 遞歸狀態估計
2.1 引言
2.2 概率的基本概念
2.3 機器人環境交互
2.3.1 狀態
2.3.2 環境交互
2.3.3 概率生成法則
2.3.4 置信分布
2.4 貝葉斯濾波
2.4.1 貝葉斯濾波算法
2.4.2 實例
2.4.3 貝葉斯濾波的數學推導
2.4.4 馬爾可夫假設
2.5 表示法和計算
2.6 小結
2.7 文獻綜述
2.8 習題
第3章 高斯濾波
3.1 引言
3.2 卡爾曼濾波
3.2.1 線性高斯繫統
3.2.2 卡爾曼濾波算法
3.2.3 例證
3.2.4 卡爾曼濾波的數學推導
3.3 擴展卡爾曼濾波
3.3.1 為什麼要線性化
3.3.2 通過泰勒展開的線性化
3.3.3 擴展卡爾曼濾波算法
3.3.4 擴展卡爾曼濾波的數學推導
3.3.5 實際考慮
3.4 無跡卡爾曼濾波
3.4.1 通過無跡變換實現線性化
3.4.2 無跡卡爾曼濾波算法
3.5 信息濾波
3.5.1 正則參數
3.5.2 信息濾波算法
3.5.3 信息濾波的數學推導
3.5.4 擴展信息濾波算法
3.5.5 擴展信息濾波的數學推導
3.5.6 實際考慮
3.6 小結
3.7 文獻綜述
3.8 習題
第4章 非參數濾波
第5章 機器人運動
第6章 機器人感知
第Ⅱ部分 定 位
第7章 移動機器人定位:馬爾可夫與高斯
第8章 移動機器人定位:柵格與蒙特卡羅
第Ⅲ部分 地圖構建
第9章 占用柵格地圖構建
0章 同時定位與地圖構建
1章 GraphSLAM算法
2章 稀疏擴展信息濾波
3章 FastSLAM算法
第Ⅳ部分 規劃與控制
4章 馬爾可夫決策過程
5章 部分能觀測馬爾可夫決策過程
6章 近似部分能觀測馬爾可夫決策過程技術
7章 探測
參考文獻