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《机器人感知》:SLAM大师手把手带你玩转SLAM

2018年11月02日   作者:海蓝

【百道编按】《机器人感知:因子图在SLAM中的应用》一书系SLAM领域大师Frank Dellaert和Michael Kaess的专业著作。全书通过7个章节,深入浅出地介绍了因子图数学定义、推断方法,以及真实环境中机器人上的各种应用,其中涵盖了详细的背景知识及数学论证,为读者提供了充足的SLAM应用案例参考。

《机器人感知:因子图在SLAM中的应用》
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出版社:电子工业出版社
作者:[美]FrankDellaert(弗兰克.德尔阿特) MichaelKaess(迈克尔·克斯)
译者:刘富强 董靖
出版时间:2018年10月

SLAM 是移动机器人应用中一项至关重要的技术,也是机器人领域一个经典而古老的问题。通俗地讲,智能机器人时代的到来,离不开核心技术的支撑,而SLAM 就是其中一项核心技术,它关系到机器人运动时“在哪里,去哪里,如何去”,是机器人运动智能的关键。

对于SLAM的研究已超过30 年,可以说理论已趋于成熟。但在实际应用中,仍难免会遇到各种意想不到的问题。深入理解SLAM 背后的数学原理,是分析、解决这些问题的必经之路。《机器人感知》的两位作者是促成SLAM从经典卡尔曼滤波形式向图优化模型转变的关键人物,在SLAM领域的造诣非常深厚。他们将自己在因子图上的研究成果进行了汇集和整理并出版了本书。

《机器人感知:因子图在SLAM中的应用》一书系SLAM领域大师Frank Dellaert和Michael Kaess的专业著作。全书通过7个章节,深入浅出地介绍了因子图数学定义、推断方法,以及真实环境中机器人上的各种应用,其中涵盖了详细的背景知识及数学论证,为读者提供了充足的SLAM应用案例参考,兼具理论和实践价值,是SLAM 领域难得的一本好书。

本书作者Frank Dellaert,2001年于卡内基梅隆大学获博士学位,现于佐治亚理工学院交互计算学院任终身教授。他目前的研究兴趣主要集中在机器人与计算机视觉的交叉领域,尤其是用图模型方法解决大规模三维重建与地图构建问题。

本书另一位作者是Michael Kaess,现任教于卡内基梅隆大学。Michael于2008年在佐治亚理工学院获博士学位,之后于麻省理工学院先后就任博士后与研究员。他目前的研究兴趣包括移动机器人智能问题,具体集中在大规模三维建图与定位问题中的概率图模型与线性代数的联系。

本书译者系刘富强和董靖。刘富强,泡泡机器人创始人;董靖,美国佐治亚理工学院计算机科学博士,主要研究方向是机器人学。


来源:百道网

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