包邮 概率机器人 概率机器人基础知识 定位 地图构建 规划与控制 机器人运动 机器人应用 书籍 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

塞巴斯蒂安·特龙 著，曹红玉，谭志，史晓霞 译

图书标签:

• 概率机器人
• 机器人学
• 定位
• SLAM
• 地图构建
• 路径规划
• 运动控制
• 机器人应用
• 人工智能
• 自动化

店铺： 旷氏文豪图书专营店

出版社： 机械工业出版社

ISBN：9787111504375

商品编码：12532739910

包装：平装

丛书名： 国际电气工程先进技术译丛

外文名称：Probabilistic robotics

开本：16开

出版时间：2017-05-01

页数：495

基本信息

书名:概率机器人

：99.00元

作者:塞巴斯蒂安·特龙

出版社：机械工业出版社

出版日期：2017-05-01

ISBN：9787111504375

字数：517000

页码：495

版次：1

装帧：平装-胶订

开本：16开

商品重量：0.4kg

内容提要

《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：①伪码示例；②完整的数学推导；③实验结果；④算法优缺点的详细讨论。
《概率机器人》包括了基础知识、定位、地图构建、规划与控制四大部分。本书共17章，每章的后都提供了练习题和动手实践的项目。相信本书可以加深读者对概率机器人学的认识。

目录

译者序
原书前言
致谢
Ⅰ部分 基础知识
1章 绪论 1
1.1 机器人学中的不确定性 1
1.2 概率机器人学 2
1.3 启示 6
1.4 本书导航 7
1.5 概率机器人课程教学 7
1.6 文献综述 8
2章 递归状态估计 10
2.1 引言 10
2.2 概率的基本概念 10
2.3 机器人环境交互 14
2.3.1 状态 15
2.3.2 环境交互 16
2.3.3 概率生成法则 18
2.3.4 置信分布 19
2.4 贝叶斯滤波 20
2.4.1 贝叶斯滤波算法 20
2.4.2 实例 21
2.4.3 贝叶斯滤波的数学推导 23
2.4.4 马尔可夫假设 25
2.5 表示法和计算 25
2.6 小结 26
2.7 文献综述 26
2.8 习题 27
3章 高斯滤波 29
3.1 引言 29
3.2 卡尔曼滤波 30
3.2.1 线性高斯系统 30
3.2.2 卡尔曼滤波算法 31
3.2.3 例证 32
3.2.4 卡尔曼滤波的数学推导 33
3.3 扩展卡尔曼滤波 40
3.3.1 为什么要线性化 40
3.3.2 通过泰勒展开的线性化 42
3.3.3 扩展卡尔曼滤波算法 44
3.3.4 扩展卡尔曼滤波的数学推导 44
3.3.5 实际考虑 46
3.4 无迹卡尔曼滤波 49
3.4.1 通过无迹变换实现线性化 49
3.4.2 无迹卡尔曼滤波算法 50
3.5 信息滤波 54
3.5.1 正则参数 54
3.5.2 信息滤波算法 55
3.5.3 信息滤波的数学推导 56
3.5.4 扩展信息滤波算法 57
3.5.5 扩展信息滤波的数学推导 58
3.5.6 实际考虑 59
3.6 小结 60
3.7 文献综述 61
3.8 习题 62
4章 非参数滤波 64
4.1 直方图滤波 64
4.1.1 离散贝叶斯滤波算法 65
4.1.2 连续状态 65
4.1.3 直方图近似的数学推导 67
4.1.4 分解技术 69
4.2 静态二值贝叶斯滤波 70
4.3 粒子滤波 72
4.3.1基本算法 72
4.3.2 重要性采样 75
4.3.3 粒子滤波的数学推导 77
4.3.4 粒子滤波的实际考虑和特性 79
4.4 小结 85
4.5 文献综述 85
4.6 习题 86
5章 机器人运动 88
5.1 引言 88
5.2 预备工作 89
5.2.1 运动学构型 89
5.2.2 概率运动学 89
5.3 速度运动模型 90
5.3.1 闭式计算 91
5.3.2 采样算法 92
5.3.3 速度运动模型的数学推导 94
5.4 里程计运动模型 99
5.4.1 闭式计算 100
5.4.2 采样算法 102
5.4.3 里程计运动模型的数学推导 104
5.5 运动和地图 105
5.6 小结 108
5.7 文献综述 109
5.8 习题 110
6章 机器人感知 112
6.1 引言 112
6.2 地图 114
6.3 测距仪的波束模型 115
6.3.1 基本测量算法 115
6.3.2 调节固有模型参数 119
6.3.3 波束模型的数学推导 121
6.3.4 实际考虑 126
6.3.5 波束模型的局限 127
6.4 测距仪的似然域 127
6.4.1 基本算法 127
6.4.2 扩展 130
6.5 基于相关性的测量模型 131
6.6 基于特征的测量模型 133
6.6.1 特征提取 133
6.6.2 地标的测量 133
6.6.3 已知相关性的传感器模型 134
6.6.4 采样位姿 135
6.6.5 进一步的考虑 137
6.7 实际考虑 137
6.8 小结 138
6.9 文献综述 139
6.10 习题 139
Ⅱ部分 定 位
7章 移动机器人定位:马尔可夫与高斯 142
7.1 定位问题的分类 144
7.2 马尔可夫定位 146
7.3 马尔可夫定位图例 147
7.4 扩展卡尔曼滤波定位 149
7.4.1 图例 149
7.4.2 扩展卡尔曼滤波定位算法 151
7.4.3 扩展卡尔曼滤波定位的数学推导 151
7.4.4 物理实现 157
7.5 估计一致性 161
7.5.1 未知一致性的扩展卡尔曼滤波定位 161
7.5.2 *大似然数据关联的数学推导 162
7.6 多假设跟踪 164
7.7 无迹卡尔曼滤波定位 165
7.7.1 无迹卡尔曼滤波定位的数学推导 165
7.7.2 图例 168
7.8 实际考虑 172
7.9 小结 174
7.10 文献综述 175
7.11 习题 176
8章 移动机器人定位:栅格与蒙特卡罗 179
8.1 介绍 179
8.2 栅格定位 179
8.2.1 基本算法 179
8.2.2 栅格分辨率 180
8.2.3 计算开销 184
8.2.4 图例 184
8.3 蒙特卡罗定位 189
8.3.1 图例 189
8.3.2 蒙特卡罗定位算法 191
8.3.3 物理实现 191
8.3.4 蒙特卡罗定位特性 194
8.3.5 随机粒子蒙特卡罗定位:失效恢复 194
8.3.6 更改建议分布 198
8.3.7 库尔贝克-莱布勒散度采样:调节样本集合大小 199
8.4 动态环境下的定位 203
8.5 实际考虑 208
8.6 小结 209
8.7 文献综述 209
8.8习题 211
Ⅲ部分 地图构建
9章 占用栅格地图构建 213
9.1 引言 213
9.2 占用栅格地图构建算法 216
9.2.1 多传感器信息融合 222
9.3 反演测量模型的研究 223
9.3.1 反演测量模型 223
9.3.2 从正演模型采样 224
9.3.3 误差函数 225
9.3.4 实例与深度思考 226
9.4 大化后验占用地图构建 227
9.4.1 维持依赖实例 227
9.4.2 用正演模型进行占用栅格地图构建 228
9.5 小结 231
9.6 文献综述 231
9.7 习题 232
10章 同时定位与地图构建 235
10.1 引言 235
10.2 基于扩展卡尔曼滤波的SLAM 237
10.2.1 设定和假设 237
10.2.2 已知一致性的SLAM问题 238
10.2.3 EKF SLAM的数学推导 241
10.3 未知一致性的EKF SLAM 244
10.3.1 通用EKF SLAM算法 244
10.3.2 举例 247
10.3.3 特征选择和地图管理 250
10.4 小结 252
10.5 文献综述 253
10.6 习题 256
11章 GraphSLAM算法 258
11.1 引言 258
11.2 直觉描述 260
11.2.1 建立图形 260
11.2.2 推论 262
11.3 具体的GraphSLAM算法 265
11.4 GraphSLAM算法的数学推导 270
11.4.1 全SLAM后验 271
11.4.2 负对数后验 272
11.4.3 泰勒表达式 272
11.4.4 构建信息形式 273
11.4.5 浓缩信息表 274
11.4.6 恢复机器人路径 277
11.5 GraphSLAM算法的数据关联 278
11.5.1 未知一致性的GraphSLAM算法 279
11.5.2 一致性测试的数学推理 281
11.6 效率评价 283
11.7 实验应用 284
11.8 其他的优化技术 288
11.9 小结 290
11.10 文献综述 291
11.11 习题 293
12章 稀疏扩展信息滤波 294
12.1 引言 294
12.2 直观描述 296
12.3 SEIF SLAM算法 298
12.4 SEIF的数学推导 301
12.4.1 运动更新 301
12.4.2 测量更新 304
12.5 稀疏化 304
12.5.1 一般思想 304
12.5.2 SEIF的稀疏化 306
12.5.3 稀疏化的数学推导 307
12.6 分期偿还的近似地图恢复 308
12.7 SEIF有多稀疏 310
12.8 增量数据关联 313
12.8.1 计算增量数据关联概率 313
12.8.2 实际考虑 315
12.9 分支定界数据关联 318
12.9.1 递归搜索 318
12.9.2 计算任意的数据关联概率 320
12.9.3 等价约束 320
12.10 实际考虑 322
12.11 多机器人SLAM 325
12.11.1 整合地图 326
12.11.2 地图整合的数学推导 328
12.11.3 建立一致性 329
12.11.4 示例 329
12.12 小结 332
12.13 文献综述 333
12.14 习题 334
13章 FastSLAM算法 336
13.1 基本算法 337
13.2 因子分解SLAM后验 338
13.2.1 因式分解的SLAM后验的数学推导 339
13.3 具有已知数据关联的FastSLAM算法 341
13.4 改进建议分布 346
13.4.1 通过采样新位姿扩展路径后验 346
13.4.2 更新可观察的特征估计 348
13.4.3 计算重要性系数 349
13.5 未知数据关联 351
13.6 地图管理 352
13.7 FastSLAM算法 353
13.8 高效实现 358
13.9 基于特征的地图的 FastSLAM 360
13.9.1 经验思考 360
13.9.2 闭环 363
13.10 基于栅格的FastSLAM算法 366
13.10.1 算法 366
13.10.2 经验见解 366
13.11 小结 369
13.12 文献综述 371
13.13 习题 372
Ⅳ部分 规划与控制
14章 马尔可夫决策过程 374
14.1 目的 374
14.2 行动选择的不确定性 376
14.3 值迭代 380
14.3.1 目标和报酬 380
14.3.2 为完全能观测的情况寻找优控制策略 383
14.3.3 计算值函数 384
14.4 机器人控制的应用 387
14.5 小结 390
14.6 文献综述 391
14.7 习题 392
15章 部分能观测马尔可夫决策过程 394
15.1 动机 394
15.2 算例分析 395
15.2.1 建立 395
15.2.2 控制选择 397
15.2.3 感知 398
15.2.4 预测 402
15.2.5 深度周期和修剪 404
15.3 有限环境POMDP算法 407
15.4 POMDP的数学推导 409
15.4.1 置信空间的值迭代 409
15.4.2 值函数表示法 410
15.4.3 计算值函数 410
15.5 实际考虑 413
15.6 小结 416
15.7 文献综述 417
15.8 习题 419
16章 近似部分能观测马尔可夫决策过程技术 421
16.1 动机 421
16.2 QMDP 422
16.3 AMDP 423
16.3.1 增广的状态空间 423
16.3.2 AMDP算法 424
16.3.3 AMDP的数学推导 426
16.3.4 移动机器人导航应用 427
16.4 MC-POMDP 430
16.4.1 使用粒子集 430
16.4.2 MC-POMDP算法 431
16.4.3 MC-POMDP的数学推导 433
16.4.4 实际考虑 434
16.5 小结 435
16.6 文献综述 436
16.7 习题 436
17章 探测 438
17.1 介绍 438
17.2 基本探测算法 439
17.2.1 信息增益 439
17.2.2 贪婪技术 440
17.2.3 蒙特卡罗探测 441
17.2.4 多步技术 442
17.3 主动定位 442
17.4 为获得占用栅格地图的探测 447
17.4.1 计算信息增益 447
17.4.2 传播增益 450
17.4.3 推广到多机器人系统 452
17.5 SLAM探测 457
17.5.1 SLAM熵分解 457
17.5.2 FastSLAM探测 458
17.5.3 实验描述 460
17.6 小结 462
17.7 文献综述 463
17.8 习题 466
参考文献 468

《智能导航系统：从原理到实践》 本书是一本深入探讨机器人自主导航核心技术的专业著作，旨在为读者构建一个全面而系统的智能导航知识体系。 现代机器人技术的飞速发展，使得机器人在诸多领域展现出强大的潜力，而自主导航能力则是其实现智能化、高效化运作的关键。本书将从理论基础出发，循序渐进地解析机器人如何感知环境、理解自身状态，并最终做出精准的运动决策，完成复杂的任务。 第一部分：环境感知与理解 在机器人自主导航的宏大蓝图中，精准的环境感知是其第一块也是至关重要的一块基石。机器人需要能够“看见”并“理解”它所处的物理世界，才能进行有效的导航。本部分将详细介绍机器人感知环境的多种核心技术。 1.1 传感器技术概览与选择 我们将首先深入剖析机器人常用的各类传感器，包括但不限于： 激光雷达（LiDAR）： 详细阐述其工作原理，如ToF（Time-of-Flight）和相位式测量，以及不同类型LiDAR（如2D、3D、固态LiDAR）的优劣势和适用场景。重点讲解LiDAR数据（点云）的特点，如稀疏性、不规则性，以及如何进行初步的数据预处理，如去噪、下采样。 摄像头（Camera）： 覆盖单目、双目、深度相机（如RGB-D相机）的工作原理。深入探讨图像处理的基础技术，包括特征提取（如SIFT、SURF、ORB）、图像去畸变、色彩空间转换等。解释如何从图像中提取有用的几何和语义信息。 惯性测量单元（IMU）： 剖析加速度计、陀螺仪和磁力计的工作原理，以及它们在测量姿态、角速度和线加速度方面的作用。重点讲解IMU数据的噪声特性和漂移问题，以及如何通过传感器融合来提高精度。 轮式里程计（Wheel Odometry）： 介绍其基于车轮转动来估计机器人位姿变化的原理。分析其累积误差的来源，如车轮打滑、地面不平坦等，以及如何通过建模来补偿这些误差。 1.2 数据融合技术 单一传感器的信息往往存在局限性，因此，多传感器数据融合是提升导航系统鲁棒性和精度的关键。本节将详细介绍： 卡尔曼滤波（Kalman Filter）及其变种（EKF, UKF）： 深入讲解卡尔曼滤波的数学原理，如何通过预测和更新步骤来融合带有噪声的传感器数据，从而获得更准确的状态估计。重点阐述扩展卡尔曼滤波（EKF）和无迹卡尔曼滤波（UKF）在非线性系统中的应用。 粒子滤波（Particle Filter）： 介绍其基于蒙特卡洛采样的方法，特别适用于处理非高斯噪声和多模态概率分布的情况。阐述粒子滤波在机器人定位中的作用，尤其是在复杂或动态环境中。 其他融合方法： 简要介绍基于图优化的融合方法，以及深度学习在传感器融合中的新兴应用。 第二部分：定位与地图构建 在感知的基础上，机器人需要知道“我在哪里”（定位），并建立“我周围的世界是什么样子”（地图构建）。这两者相互依存，共同构成了导航的基础。 2.1 定位技术 基于传感器数据的定位： 点云匹配（Point Cloud Registration）： 详细介绍ICP（Iterative Closest Point）算法及其变种，如何通过迭代寻找对应点来匹配当前扫描的点云与历史点云或地图点云，从而估计机器人相对位姿。 特征匹配（Feature Matching）： 讲解如何提取环境中的显著特征（如角点、线段、视觉特征），并匹配这些特征来估计机器人位姿。 概率定位方法： 马尔可夫定位（Markov Localization）： 介绍其基本思想，即维护机器人可能位姿的概率分布。 高斯混合模型（GMM）定位： 解释如何使用高斯混合模型来表示机器人的不确定性，并进行概率更新。 SLAM（Simultaneous Localization and Mapping） SLAM是定位与地图构建的协同过程。本部分将深入探讨： 基于滤波的SLAM： EKF-SLAM： 讲解如何使用扩展卡尔曼滤波来同时估计机器人位姿和地图点。分析其在大型环境中的局限性。 FastSLAM： 介绍其利用粒子滤波来解决EKF-SLAM中的协方差爆炸问题，每个粒子维护一个独立的地图。 基于优化的SLAM： 图优化SLAM（Graph-based SLAM）： 重点讲解如何将SLAM问题建模为一个图优化问题，其中节点代表机器人的位姿，边代表位姿之间的约束（如里程计、回环检测）。介绍相关的优化算法，如Gauss-Newton、Levenberg-Marquardt。 视觉SLAM（Visual SLAM）： 深入探讨基于特征点、直接法（Direct Method）的视觉SLAM技术。介绍ORB-SLAM、PTAM等经典框架。 激光SLAM（LiDAR SLAM）： 讲解LOAM、Cartographer等经典的激光SLAM算法，以及其在生成高精度三维点云地图中的应用。 回环检测（Loop Closure Detection）： 详细阐述回环检测的重要性，即识别机器人是否回到了曾经到过的地方。介绍各种回环检测技术，如基于视觉特征的匹配、基于点云几何特征的匹配、基于图的匹配等，以及如何利用回环信息来修正SLAM累积误差。 2.2 地图构建 栅格地图（Occupancy Grid Map）： 介绍如何将环境离散化为栅格，并用概率表示每个栅格是否被占据。讲解从传感器数据（如LiDAR、超声波）更新栅格地图的方法。 特征地图（Feature Map）： 讲解如何提取并存储环境中的关键特征点、线段等，用于定位和导航。 点云地图（Point Cloud Map）： 介绍如何构建稠密的或稀疏的三维点云地图，用于表示环境的几何结构。 语义地图（Semantic Map）： 探讨如何在几何地图的基础上，融合语义信息（如房间、门、家具等），为机器人提供更高级别的环境理解。 第三部分：路径规划与运动控制 一旦机器人拥有了对环境的理解和自身位置的认知，就需要能够规划出从起点到终点的路径，并精确地执行该路径。 3.1 路径规划 全局路径规划： 基于搜索的算法： 详细讲解Dijkstra算法、A算法等，如何在离散化的地图（如栅格地图）中寻找最优路径。 基于采样的方法： 介绍PRM（Probabilistic Roadmap）和RRT（Rapidly-exploring Random Tree）算法，它们能够在连续空间中快速找到可行的路径，尤其适用于高维空间。 局部路径规划与避障： 动态窗口法（Dynamic Window Approach, DWA）： 讲解如何根据机器人的动力学约束，在速度空间中搜索最优的运动指令，以实现实时避障。 向量场人工势场法（Vector Field Artificial Potential Field）： 介绍如何将目标点视为引力源，障碍物视为斥力源，通过合力来引导机器人运动。分析其可能遇到的局部最优问题。 其他局部规划方法： 简要介绍模型预测控制（MPC）在局部路径规划中的应用。 3.2 运动控制 PID控制： 详细讲解比例-积分-微分（PID）控制器的原理，如何通过调整增益参数来实现对机器人线速度和角速度的精确控制。 轨迹跟踪： 讲解机器人如何跟踪预先规划好的轨迹，包括前馈控制和反馈控制的应用。 伺服控制： 介绍电机控制的基础知识，如PWM控制、位置控制、速度控制等。 动力学模型与运动学模型： 解释机器人运动学和动力学模型在控制设计中的作用，以及如何根据模型进行精确的运动控制。 第四部分：机器人导航应用与未来趋势 本书的最后部分将探讨机器人导航技术的实际应用，以及该领域的前沿研究方向。 4.1 典型应用场景 自动驾驶汽车： 介绍自动驾驶系统中的定位、感知、规划和控制等关键环节。 服务机器人（扫地机器人、送餐机器人）： 分析其在家居、商业等环境中实现自主导航的挑战与解决方案。 工业机器人（AGV）： 探讨其在仓储、物流等场景下的导航需求与技术。 无人机（UAV）： 介绍无人机在航拍、巡检、测绘等任务中的自主导航技术。 救援与探索机器人： 分析其在危险、未知环境中进行自主导航的特殊要求。 4.2 前沿研究方向 深度强化学习在导航中的应用： 探讨如何利用深度强化学习来端到端的学习导航策略。 人机协作导航： 研究机器人如何与人类用户协同完成导航任务。 面向大规模、动态环境的导航： 解决在复杂、不断变化的环境中进行鲁棒导航的挑战。 多机器人协同导航： 探讨多个机器人如何协同完成任务，共享信息，避免碰撞。 安全与可靠性： 强调机器人导航系统的安全性、可靠性验证和容错机制。 本书的特点： 理论与实践并重： 在讲解理论知识的同时，辅以大量的实例分析和算法伪代码，帮助读者理解抽象概念。 结构清晰，逻辑严谨： 从基础到高级，层层递进，为读者构建一个完整的知识体系。 内容全面，紧跟前沿： 涵盖了机器人导航领域的经典算法和最新研究成果。 适合读者： 本书适合计算机科学、人工智能、自动化、机器人工程等领域的学生、研究人员以及相关从业人员。具备一定的数学和编程基础将有助于更好地阅读本书。 通过阅读本书，您将能够深入理解机器人自主导航的奥秘，掌握构建高效、鲁棒导航系统的核心技术，为开发更智能、更具创新性的机器人应用奠定坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

这本书在我书架上已经静静地放了一段时间，直到最近我才开始深入研究。作为一名在机器人感知领域摸爬滚打多年的工程师，我一直都在寻找能够系统性地梳理和深化我对机器人概率模型理解的读物。这本书的出现，无疑为我提供了一个宝贵的参考。我尤其欣赏书中对贝叶斯推理的深入探讨，它不仅仅是理论的堆砌，而是通过大量的实例，将概率模型如何应用于机器人状态估计、不确定性量化以及决策过程进行了生动的诠释。从基础的概率论知识，到复杂的概率图模型，再到实际的滤波器设计，这本书层层递进，逻辑严谨，让我能够更清晰地认识到概率方法在机器人领域的核心作用。特别是在SLAM部分，书中对不同算法的优劣势分析，以及它们在实际应用中的考量，都给了我很多启发。它并没有回避复杂性，而是选择将复杂的问题分解，用清晰的语言和严谨的数学工具进行解析，这对于我这样有一定基础的读者来说，是极大的福音。这本书让我对“概率机器人”这一概念有了更深刻的理解，也为我解决实际工程问题提供了更强大的理论支撑。

评分☆☆☆☆☆

作为一名对人工智能领域充满好奇的初学者，我一直渴望能找到一本既能系统性地介绍理论，又不乏实践指导的书籍。最近，我偶然翻阅了这本《概率机器人》，虽然我还没有深入阅读，但从它的目录和一些零散章节的浏览中，我已经被其深厚的学术底蕴和清晰的逻辑结构深深吸引。它不仅涵盖了概率机器人核心的概率推理、状态估计和滤波算法（如卡尔曼滤波、粒子滤波），还详细阐述了SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）这一至关重要的技术，这对于我理解机器人如何在未知环境中自主导航至关重要。此外，书中对机器人运动模型、传感器模型以及如何利用概率方法解决定位、地图构建、规划与控制等一系列实际问题进行了详尽的讲解。特别是“机器人应用”这一章节，让我看到了概率机器人技术在自动驾驶、无人机、工业自动化等各个前沿领域的实际落地，这极大地激发了我进一步学习和探索的热情。虽然我还没有机会完全消化书中的内容，但仅仅是目录结构和部分内容的预览，就已经让我感受到了这本书的价值和深度，它无疑是我迈向机器人技术世界的绝佳起点。

评分☆☆☆☆☆

作为一名资深的软件开发者，我一直对能够将复杂算法应用于实际场景的技术抱有浓厚的兴趣。最近，我读到了一本关于“概率机器人”的书，它在我的职业生涯中激起了不小的涟漪。我主要关注的是书中关于“规划与控制”以及“机器人应用”的部分。我一直认为，机器人之所以能够流畅地完成各种任务，其核心在于能否在不确定的环境中做出智能的决策。这本书似乎提供了一个非常系统化的框架来解决这个问题。它不仅深入探讨了概率模型在机器人状态估计和传感器融合中的作用，更重要的是，它将这些概率模型如何转化为实际的规划和控制策略进行了详尽的阐述。例如，书中可能讨论了如何利用概率风险评估来优化机器人的运动轨迹，以规避潜在的危险，或者如何根据不确定的传感器信息来做出最优的执行动作。而“机器人应用”章节，则让我看到了这些抽象的理论是如何在现实世界中转化为具体的解决方案，比如在物流配送、智能制造等领域，机器人是如何通过概率性的方法实现更高效、更可靠的操作。这本书的价值在于，它将理论与实践紧密地结合起来，为我们这些开发者提供了一个清晰的路径，去理解和设计更智能、更鲁棒的机器人系统。

评分☆☆☆☆☆

最近，我迷上了一本探讨机器人核心技术的书籍，名字里有“概率机器人”几个字。虽然我不是学计算机科学出身，但这本书却用一种非常引人入胜的方式，把我带入了机器人运动和感知世界的奇妙旅程。我被书中关于“定位”和“地图构建”的内容深深吸引。想象一下，一个机器人如何在陌生而充满变化的房间里，一点一点地知道自己身在何处，又能如何“记住”这个房间的模样？书中似乎通过“概率”这个工具，来解决这些看似不可能的难题，让机器人能够在大约知道自己位置的同时，也逐渐勾勒出周围的环境。我尤其对“机器人运动”的部分感到好奇，机器人是如何规划自己的行动路径，又是如何克服不确定性，准确地执行每一个指令的？书中可能涉及了复杂的算法，但我相信，它一定能够让我理解，机器人是如何在现实世界中“行走”和“探索”的。这本书让我看到了机器人技术的无限可能，也让我对未来的自动化生活充满了期待。

评分☆☆☆☆☆

我是一位对未来科技充满憧憬的学生，一直对机器人如何实现智能化的决策和行动感到着迷。最近，我请朋友推荐了一些关于机器人技术的书籍，其中一本让我眼前一亮。虽然我还没有完全读完，但仅仅是阅读了部分章节，就已经让我对“概率机器人”这个概念有了初步的认识。它似乎不仅仅是简单的编程和控制，而是引入了“概率”这个强大的工具，来应对机器人所面临的各种不确定性。书中提到的“定位”、“地图构建”等概念，让我联想到现实生活中自动驾驶汽车的场景，它们是如何在复杂多变的环境中精确地知道自己在哪里，又如何能够绘制出周围的环境地图呢？这本书似乎给了我一个很好的解释方向。特别是“规划与控制”部分，我猜想它会讲解如何利用概率信息来做出最优的决策，例如在遇到障碍物时，如何选择一条既安全又高效的路径。虽然有些数学公式我还需要花时间去理解，但我相信，这本书一定会为我打开一扇通往机器人智能化世界的大门，让我更好地理解和期待未来机器人技术的发展。