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SLAM从入门到放弃——学习SLAM 学习机器人 书籍推荐

  • 《概率机器人》
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《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:伪码示例;完整的数学推导;实验结果;算法优缺点的详细讨论。

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  • 《视觉SLAM十四讲:从理论到实践》
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《视觉SLAM十四讲:从理论到实践》系统介绍了视觉SLAM(同时定位与地图构建)所需的基本知识与核心算法,既包括数学理论基础,如三维空间的刚体运动、非线性优化,又包括计算机视觉的算法实现,例如多视图几何、回环检测等。此外,还提供了大量的实例代码供读者学习研究,从而更深入地掌握这些内容。

下载:https://pan.baidu.com/s/1_MnAzzzMKeWgP7ru21r5XA

  • 《计算机视觉中的多视图几何》

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《计算机视觉中的多视图几何》全面介绍了近10年来发展的基于几何的计算机视觉计算方法及其数学基础。除了上述内容外,其中多摄像机视图几何及其计算方法,值得读者关注。

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  • 《机器人学中的状态估计》

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如何估计机器人在空间中移动时的状态(如位置、方向)是机器人研究中一个重要的问题。大多数机器人、自动驾驶汽车都需要导航信息。导航的数据来自于相机、激光测距仪等各种传感器,而它们往往受噪声影响,这给状态估计带来了挑战。本书将介绍常用的传感器模型,以及如 现实世界中利用传感器数据对旋转或其他状态变量进行估计。本书涵盖了经典的状态估计方法(如卡尔曼滤波)以及更为现代的方法(如批量估计、贝叶斯滤波、sigmapoint 滤波和粒子滤波、剔除外点的鲁棒估计、连续时间的轨迹估计和高斯过程回归)。这些方法在诸如点云对齐、位姿图松弛、光束平差法以及同时定位与地图构建等重要应用中得以验证。对机器人领域的学生和相关从业者来说,本书将是一份宝贵的资料。

原文链接:https://blog.csdn.net/abcwoabcwo/article/details/90377887?ops_request_misc=%257B%2522request%255Fid%2522%253A%2522167003264916782414966977%2522%252C%2522scm%2522%253A%252220140713.130102334.pc%255Fblog.%2522%257D&request_id=167003264916782414966977&biz_id=0&utm_medium=distribute.pc_search_result.none-task-blog-2~blog~first_rank_ecpm_v1~times_rank-17-90377887-null-null.nonecase&utm_term=%E4%B9%A6%E7%B1%8D%E6%8E%A8%E8%8D%90

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