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机器人学中的状态估计
本书主要分为三个部分:状态估计原理、三维空间运动原理,以及上述知识的应用。第一部分,介绍了经典和现代的状态估计方法。内容包括递归方法和批处理方法,且将贝叶斯方法应用于状态估计问题中。第二部分,讲解了三维空间几何基础,详细介绍了矩阵李群的知识,讨论三维空间的几何学,运动学,以及旋转和位姿(平移加上旋转)相关的概率论与统计方法。第三部分的内容结合应用理论知识,解决三维空间中光束平差、SLAM等一些现实的问题。本书第2版中译本将原书分为上下两册出版。上册包含原书第1-6章内容以及对应的习题和附录A,C两部分,主要向读者介绍概率论基础知识、离散时间和连续时间的滤波器理论、平滑器理论,异常处理和协方差估计理论。在第1版的基础上,第2版还补充了一章惯性导航的内容,让读者拥有更完整的技术视野。
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