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图书标签:

• SLAM
• 视觉SLAM
• 机器人
• 无人驾驶
• 概率机器人
• 计算机视觉
• 路径规划
• 定位导航
• 传感器
• 算法

店铺： 蓝墨水图书专营店

出版社： 电子工业出版社

ISBN：9787121313554

商品编码：12783094779

视觉SLAM十四讲：从理论到实践+概率机器人+一本无人驾驶技术书 3本

9787121311048定价：75元 9787111504375定价：99元 9787121313554定价：59元

视觉SLAM十四讲：从理论到实践

目录

第1 讲预备知识 1
1.1 本书讲什么1
1.2 如何使用本书3
1.2.1 组织方式3
1.2.2 代码5
1.2.3 面向的读者6
1.3 风格约定6
1.4 致谢和声明7
第2 讲初识SLAM 9
2.1 引子：小萝卜的例子11
2.2 **视觉SLAM 框架17
2.2.1 视觉里程计17
2.2.2 后端优化19
2.2.3 回环检测20
2.2.4 建图21
2.3 SLAM 问题的数学表述22
2.4 实践：编程基础 25

。。。。。。

概率机器人

目录

目 录 
译者序 
原书前言 
致谢 
第Ⅰ部分 基础知识 
第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 
第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 

。。。。。

一本无人驾驶技术书

9787121313554定价：59元

1 无人车：正在开始的未来 1
1.1 正在走来的无人驾驶 2
1.2 自动驾驶的分级 4
1.3 无人驾驶系统简介 7
1.4 序幕刚启 18
1.5 参考资料 18
2 光学雷达在无人驾驶技术中的应用 21
2.1 无人驾驶技术简介 21
2.2 光学雷达基础知识 22
2.3 LiDAR在无人驾驶技术中的应用领域 24
2.4 LiDAR技术面临的挑战 26
2.5 展望未来 28
2.6 参考资料 28
3 GPS及惯性传感器在无人驾驶中的应用 30
3.1 无人驾驶定位技术 30
3.2 GPS简介 31
3.3 惯性传感器简介 34
3.4 GPS和惯性传感器的融合 36。。。。。。

《视觉SLAM十四讲：从理论到实践》 这本书是学习视觉SLAM（Simultaneous Localization and Mapping，即时定位与地图构建）技术的绝佳入门读物，尤其适合那些希望深入理解SLAM背后原理并将其应用于实践的读者。本书最大的亮点在于其循序渐进的讲解方式，从最基础的数学概念，如线性代数、概率论，到计算机视觉的核心技术，如相机模型、特征提取与匹配、图像处理，再到SLAM的核心算法，如滤波器（卡尔曼滤波、粒子滤波）、图优化（Bundle Adjustment）等，都做了详尽而清晰的阐述。 作者以其在SLAM领域的深厚积累，将复杂的理论知识转化为易于理解的语言，辅以大量的图示和代码示例，让读者能够直观地把握算法的运行逻辑。本书并非仅仅停留在理论层面，而是强调“从理论到实践”，通过提供实际可运行的代码，引导读者动手实现SLAM系统，感受理论与实践结合的乐趣。它涵盖了从单目SLAM、双目SLAM到RGB-D SLAM的多种主流技术，并介绍了PnP问题、位姿估计、重定位等关键技术点。对于想要从事机器人导航、自动驾驶、增强现实等领域工作的工程师和研究人员来说，《视觉SLAM十四讲》无疑是一本不可或缺的宝藏。它能够帮助读者构建起坚实的理论基础，并具备独立开发和调试SLAM系统的能力。 《概率机器人》 《概率机器人》是一本在机器人学领域享有盛誉的经典著作，它系统地介绍了将概率方法应用于机器人感知、定位、建图和导航等核心问题的理论与技术。本书的独到之处在于，它强调了在不确定性环境中机器人如何做出智能决策。书中深入探讨了状态估计、贝叶斯滤波、马尔可夫模型等一系列重要的概率理论工具，并将其巧妙地应用于机器人学的各个方面。 从卡尔曼滤波及其变种（如扩展卡尔曼滤波、无迹卡尔曼滤波）到粒子滤波，本书都进行了细致的讲解，并解释了它们在解决机器人定位和建图问题中的作用。此外，书中还涵盖了概率地图构建、动态系统建模、传感器融合等内容，为读者提供了一个处理真实世界复杂性和不确定性的强大理论框架。这本书的语言严谨而深刻，内容涵盖面广，不仅适合机器人学专业的学生和研究人员，也适合所有希望深入理解机器人“思考”过程的工程师。它能够帮助读者建立起一套严密的概率思维模式，从而能够设计出更鲁棒、更智能的机器人系统。书中大量的公式推导和数学分析，虽然对读者的数学基础有一定要求，但却是理解本书内容的关键。一旦掌握了其中的思想，便能触类旁通，解决更广泛的机器人问题。 《无人驾驶技术书》 这本《无人驾驶技术书》聚焦于当前最热门的无人驾驶领域，深入剖析了实现自主车辆所需的一系列关键技术。本书旨在为读者提供一个全面而深入的视角，了解无人驾驶汽车是如何“看”、“想”和“做”的。 在“感知”层面，本书详细介绍了各种车载传感器，如摄像头、激光雷达（LiDAR）、毫米波雷达、超声波传感器等，并阐述了如何利用这些传感器获取车辆周围环境的信息。重点讲解了计算机视觉在目标检测、识别、跟踪，以及激光雷达点云处理、语义分割等方面的应用。在“决策与规划”层面，本书深入探讨了无人驾驶汽车的“大脑”如何工作。这包括对环境信息的理解、对未来路况的预测、以及如何制定安全高效的行驶路径。内容涵盖了路径规划算法（如A、Dijkstra）、行为决策模型、以及车辆动力学约束下的轨迹生成。在“控制”层面，本书讲解了如何将规划好的轨迹转化为具体的车辆控制指令，实现对车辆的精确操纵，如横向控制（转向）和纵向控制（加速/减速）。 此外，本书还可能涉及高精地图的构建与应用、V2X（Vehicle-to-Everything）通信技术、以及无人驾驶系统的安全性和可靠性等重要议题。对于希望进入无人驾驶行业，或者对这项革命性技术感到好奇的读者而言，这本书提供了一个结构清晰、内容翔实的学习路径。它不仅介绍了各项技术的原理，还可能结合了最新的研究进展和实际应用案例，帮助读者了解无人驾驶技术的现状与未来发展趋势。这本书将为读者构建起对无人驾驶技术全貌的深刻认识，为他们在该领域的学习、研究或职业发展打下坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

拿到这套书的时候，我内心是充满期待的，因为我一直在寻找一套能够真正帮助我理解和掌握SLAM技术的教材。《视觉SLAM十四讲》这本书，名副其实，它将SLAM的知识点分解成了十四个章节，循序渐进，逻辑清晰。我尤其喜欢它在讲解每一个概念时，都会给出相应的理论推导和算法描述，并且很多地方都配有图示，这极大地降低了学习门槛。比如，在讲解位姿估计时，它不仅介绍了常用的优化方法，还提供了代码示例，让我可以亲手去运行和调试，加深理解。而《概率机器人》这本书，它更像是SLAM理论的“底层支撑”。我以前总是对SLAM的精度和鲁棒性感到困惑，这本书的出现，让我明白了概率模型在其中的关键作用。它详细介绍了贝叶斯理论在机器人定位中的应用，以及各种滤波器的原理和优缺点，这让我对如何提高SLAM系统的性能有了更清晰的方向。《自动驾驶技术》这本书，则是对SLAM技术在真实世界中应用的绝佳展示。它介绍了无人车是如何利用SLAM技术来感知周围环境、构建高精度地图，并进行自主导航的。看到这些实际的应用案例，我感到非常兴奋，也更加坚定了自己学习SLAM的决心。这套书，可以说是集理论、方法、应用为一体的经典之作。

评分☆☆☆☆☆

初次拿到这套书，最大的感受就是“沉甸甸”的责任感。我一直对SLAM技术充满好奇，也曾尝试过一些零散的资料，但总是感觉抓不住核心，支离破碎。这次的《视觉SLAM十四讲》加上《概率机器人》和《自动驾驶技术》的组合，简直就是为我量身打造的。翻开《视觉SLAM十四讲》，虽然刚开始接触一些数学公式和理论推导，但我能感受到作者的用心，将复杂的概念一步步拆解，并且结合了很多实际的案例和代码示例，让我感觉不再是枯燥的理论灌输，而是真切地在学习一门“动手”的技能。那些关于相机模型、特征提取、位姿估计的章节，虽然需要反复咀嚼，但一旦理解了，那种豁然开朗的感觉是无可比拟的。更让我惊喜的是，《概率机器人》的加入，它像一把钥匙，打开了我对SLAM背后更深层原理的理解。马尔可夫假设、贝叶斯滤波、粒子滤波这些概念，在《概率机器人》中得到了清晰的阐释，这对于理解SLAM的鲁棒性和精度至关重要。而《自动驾驶技术》则将这些理论付诸实践，让我看到了SLAM在真实世界中的应用场景，无人车如何感知周围环境、如何规划路径，这些激动人心的内容，让我对未来的技术发展充满了憧憬。这套书，真的让我从“想了解”变成了“能理解”，甚至开始尝试“能实现”。

评分☆☆☆☆☆

这次购书经历，与其说是买书，不如说是一次对未来科技的投资。我一直对机器人和人工智能领域抱有浓厚的兴趣，特别是SLAM技术，它在导航、定位、地图构建等方面扮演着至关重要的角色。当我在网上看到这套包含《视觉SLAM十四讲》、《概率机器人》和《自动驾驶技术》的书籍时，毫不犹豫地加入了购物车。说实话，之前我对SLAM的理解仅限于“让机器知道自己在哪里”这么一个粗浅的层面。但《视觉SLAM十四讲》的出现，彻底颠覆了我的认知。它从最基础的相机成像原理讲起，逐步深入到特征点、描述子、匹配、优化等关键技术，而且理论讲解和代码实现相结合的方式，让学习过程更加生动有趣。更重要的是，《概率机器人》这本书，它以一种非常严谨的数学视角，深入剖析了机器人感知和定位中的不确定性问题。卡尔曼滤波、扩展卡尔曼滤波、粒子滤波等经典算法的详细讲解，让我对如何处理传感器噪声、如何进行数据融合有了更深刻的认识。而《自动驾驶技术》这本书，则将前面两本书的理论知识完美地串联起来，展现了SLAM在自动驾驶领域的广泛应用。从环境感知到路径规划，再到决策控制，无不体现出SLAM技术的核心价值。这套书不仅仅是知识的堆砌，更是一套完整的学习路径图，指引我从理论的海洋走向实践的彼岸。

评分☆☆☆☆☆

毫不夸张地说，这套书已经成为了我学习SLAM技术的“启蒙导师”。我之前对SLAM的理解，更多是停留在“看懂”一些技术文档的层面，但始终无法做到“融会贯通”。《视觉SLAM十四讲》这本书，以其清晰的脉络和丰富的案例，彻底改变了我的学习方式。它将庞大复杂的SLAM技术，化繁为简，让我能够逐步掌握从理论到实践的每一个关键步骤。从相机标定到地图构建，再到回环检测，每一个章节都紧密相连，逻辑严谨。更让我惊喜的是，《概率机器人》这本书，它像是为SLAM技术注入了“灵魂”。我以前总觉得SLAM的“不确定性”是个很难处理的问题，而这本书通过深入浅出的讲解，让我理解了如何用概率的语言来描述和处理这些不确定性，并掌握了各种滤波算法的精髓。《自动驾驶技术》这本书，则让我看到了SLAM技术在未来交通领域的巨大潜力。它详细介绍了无人驾驶汽车是如何利用SLAM技术来感知世界、做出决策的，这些内容让我对接下来的学习充满了动力。这套书，让我从一个“旁观者”变成了一个“参与者”，我真的非常感谢它。

评分☆☆☆☆☆

收到这套书，感觉像收到了一份珍贵的礼物。我是一名对机器人技术充满热情的研究生，一直希望在SLAM领域有所建树。《视觉SLAM十四讲》这本书，绝对是我近期遇到的最棒的教材之一。它以一种非常系统的方式，从相机的基本原理讲到多传感器融合，内容涵盖了视觉SLAM的方方面面。让我印象深刻的是，它在讲解算法时，不仅仅给出公式，还会深入剖析算法的内在逻辑，以及它为什么能够工作。这一点对于我这种需要深入理解理论的研究生来说，至关重要。《概率机器人》这本书，则是我一直苦苦寻找的“宝藏”。它将概率论和统计学在机器人领域的应用讲得淋漓尽致，特别是关于状态估计和不确定性传播的讲解，让我受益匪浅。我之前在处理传感器数据时，常常因为对不确定性的建模不足而遇到瓶颈，这本书为我提供了解决问题的思路和方法。《自动驾驶技术》这本书，则将前面两本书的理论知识巧妙地联系起来，展现了SLAM技术在现代自动驾驶系统中的核心地位。从传感器融合到路径规划，这本书都给出了详细的介绍。这套书，让我看到了SLAM技术从理论到实践的完整闭环，为我未来的研究提供了坚实的基础。