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圖書標籤:

• SLAM
• 視覺SLAM
• 機器人
• 無人駕駛
• 概率機器人
• 計算機視覺
• 路徑規劃
• 定位導航
• 傳感器
• 算法

店鋪： 藍墨水圖書專營店

齣版社： 電子工業齣版社

ISBN：9787121313554

商品編碼：12783094779

視覺SLAM十四講：從理論到實踐+概率機器人+一本無人駕駛技術書 3本

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

視覺SLAM十四講：從理論到實踐

目錄

第1 講預備知識 1
1.1 本書講什麼1
1.2 如何使用本書3
1.2.1 組織方式3
1.2.2 代碼5
1.2.3 麵嚮的讀者6
1.3 風格約定6
1.4 緻謝和聲明7
第2 講初識SLAM 9
2.1 引子：小蘿蔔的例子11
2.2 **視覺SLAM 框架17
2.2.1 視覺裏程計17
2.2.2 後端優化19
2.2.3 迴環檢測20
2.2.4 建圖21
2.3 SLAM 問題的數學錶述22
2.4 實踐：編程基礎 25

。。。。。。

概率機器人

目錄

目 錄 
譯者序 
原書前言 
緻謝 
第Ⅰ部分 基礎知識 
第1章 緒論 1 
1.1 機器人學中的不確定性 1 
1.2 概率機器人學 2 
1.3 啓示 6 
1.4 本書導航 7 
1.5 概率機器人課程教學 7 
1.6 文獻綜述 8 
第2章 遞歸狀態估計 10 
2.1 引言 10 
2.2 概率的基本概念 10 
2.3 機器人環境交互 14 
2.3.1 狀態 15 
2.3.2 環境交互 16 
2.3.3 概率生成法則 18 
2.3.4 置信分布 19 
2.4 貝葉斯濾波 20 
2.4.1 貝葉斯濾波算法 20 
2.4.2 實例 21 

。。。。。

一本無人駕駛技術書

9787121313554定價：59元

1 無人車：正在開始的未來 1
1.1 正在走來的無人駕駛 2
1.2 自動駕駛的分級 4
1.3 無人駕駛係統簡介 7
1.4 序幕剛啓 18
1.5 參考資料 18
2 光學雷達在無人駕駛技術中的應用 21
2.1 無人駕駛技術簡介 21
2.2 光學雷達基礎知識 22
2.3 LiDAR在無人駕駛技術中的應用領域 24
2.4 LiDAR技術麵臨的挑戰 26
2.5 展望未來 28
2.6 參考資料 28
3 GPS及慣性傳感器在無人駕駛中的應用 30
3.1 無人駕駛定位技術 30
3.2 GPS簡介 31
3.3 慣性傳感器簡介 34
3.4 GPS和慣性傳感器的融閤 36。。。。。。

《視覺SLAM十四講：從理論到實踐》 這本書是學習視覺SLAM（Simultaneous Localization and Mapping，即時定位與地圖構建）技術的絕佳入門讀物，尤其適閤那些希望深入理解SLAM背後原理並將其應用於實踐的讀者。本書最大的亮點在於其循序漸進的講解方式，從最基礎的數學概念，如綫性代數、概率論，到計算機視覺的核心技術，如相機模型、特徵提取與匹配、圖像處理，再到SLAM的核心算法，如濾波器（卡爾曼濾波、粒子濾波）、圖優化（Bundle Adjustment）等，都做瞭詳盡而清晰的闡述。 作者以其在SLAM領域的深厚積纍，將復雜的理論知識轉化為易於理解的語言，輔以大量的圖示和代碼示例，讓讀者能夠直觀地把握算法的運行邏輯。本書並非僅僅停留在理論層麵，而是強調“從理論到實踐”，通過提供實際可運行的代碼，引導讀者動手實現SLAM係統，感受理論與實踐結閤的樂趣。它涵蓋瞭從單目SLAM、雙目SLAM到RGB-D SLAM的多種主流技術，並介紹瞭PnP問題、位姿估計、重定位等關鍵技術點。對於想要從事機器人導航、自動駕駛、增強現實等領域工作的工程師和研究人員來說，《視覺SLAM十四講》無疑是一本不可或缺的寶藏。它能夠幫助讀者構建起堅實的理論基礎，並具備獨立開發和調試SLAM係統的能力。 《概率機器人》 《概率機器人》是一本在機器人學領域享有盛譽的經典著作，它係統地介紹瞭將概率方法應用於機器人感知、定位、建圖和導航等核心問題的理論與技術。本書的獨到之處在於，它強調瞭在不確定性環境中機器人如何做齣智能決策。書中深入探討瞭狀態估計、貝葉斯濾波、馬爾可夫模型等一係列重要的概率理論工具，並將其巧妙地應用於機器人學的各個方麵。 從卡爾曼濾波及其變種（如擴展卡爾曼濾波、無跡卡爾曼濾波）到粒子濾波，本書都進行瞭細緻的講解，並解釋瞭它們在解決機器人定位和建圖問題中的作用。此外，書中還涵蓋瞭概率地圖構建、動態係統建模、傳感器融閤等內容，為讀者提供瞭一個處理真實世界復雜性和不確定性的強大理論框架。這本書的語言嚴謹而深刻，內容涵蓋麵廣，不僅適閤機器人學專業的學生和研究人員，也適閤所有希望深入理解機器人“思考”過程的工程師。它能夠幫助讀者建立起一套嚴密的概率思維模式，從而能夠設計齣更魯棒、更智能的機器人係統。書中大量的公式推導和數學分析，雖然對讀者的數學基礎有一定要求，但卻是理解本書內容的關鍵。一旦掌握瞭其中的思想，便能觸類旁通，解決更廣泛的機器人問題。 《無人駕駛技術書》 這本《無人駕駛技術書》聚焦於當前最熱門的無人駕駛領域，深入剖析瞭實現自主車輛所需的一係列關鍵技術。本書旨在為讀者提供一個全麵而深入的視角，瞭解無人駕駛汽車是如何“看”、“想”和“做”的。 在“感知”層麵，本書詳細介紹瞭各種車載傳感器，如攝像頭、激光雷達（LiDAR）、毫米波雷達、超聲波傳感器等，並闡述瞭如何利用這些傳感器獲取車輛周圍環境的信息。重點講解瞭計算機視覺在目標檢測、識彆、跟蹤，以及激光雷達點雲處理、語義分割等方麵的應用。在“決策與規劃”層麵，本書深入探討瞭無人駕駛汽車的“大腦”如何工作。這包括對環境信息的理解、對未來路況的預測、以及如何製定安全高效的行駛路徑。內容涵蓋瞭路徑規劃算法（如A、Dijkstra）、行為決策模型、以及車輛動力學約束下的軌跡生成。在“控製”層麵，本書講解瞭如何將規劃好的軌跡轉化為具體的車輛控製指令，實現對車輛的精確操縱，如橫嚮控製（轉嚮）和縱嚮控製（加速/減速）。 此外，本書還可能涉及高精地圖的構建與應用、V2X（Vehicle-to-Everything）通信技術、以及無人駕駛係統的安全性和可靠性等重要議題。對於希望進入無人駕駛行業，或者對這項革命性技術感到好奇的讀者而言，這本書提供瞭一個結構清晰、內容翔實的學習路徑。它不僅介紹瞭各項技術的原理，還可能結閤瞭最新的研究進展和實際應用案例，幫助讀者瞭解無人駕駛技術的現狀與未來發展趨勢。這本書將為讀者構建起對無人駕駛技術全貌的深刻認識，為他們在該領域的學習、研究或職業發展打下堅實的基礎。

評分☆☆☆☆☆

初次拿到這套書，最大的感受就是“沉甸甸”的責任感。我一直對SLAM技術充滿好奇，也曾嘗試過一些零散的資料，但總是感覺抓不住核心，支離破碎。這次的《視覺SLAM十四講》加上《概率機器人》和《自動駕駛技術》的組閤，簡直就是為我量身打造的。翻開《視覺SLAM十四講》，雖然剛開始接觸一些數學公式和理論推導，但我能感受到作者的用心，將復雜的概念一步步拆解，並且結閤瞭很多實際的案例和代碼示例，讓我感覺不再是枯燥的理論灌輸，而是真切地在學習一門“動手”的技能。那些關於相機模型、特徵提取、位姿估計的章節，雖然需要反復咀嚼，但一旦理解瞭，那種豁然開朗的感覺是無可比擬的。更讓我驚喜的是，《概率機器人》的加入，它像一把鑰匙，打開瞭我對SLAM背後更深層原理的理解。馬爾可夫假設、貝葉斯濾波、粒子濾波這些概念，在《概率機器人》中得到瞭清晰的闡釋，這對於理解SLAM的魯棒性和精度至關重要。而《自動駕駛技術》則將這些理論付諸實踐，讓我看到瞭SLAM在真實世界中的應用場景，無人車如何感知周圍環境、如何規劃路徑，這些激動人心的內容，讓我對未來的技術發展充滿瞭憧憬。這套書，真的讓我從“想瞭解”變成瞭“能理解”，甚至開始嘗試“能實現”。

評分☆☆☆☆☆

這次購書經曆，與其說是買書，不如說是一次對未來科技的投資。我一直對機器人和人工智能領域抱有濃厚的興趣，特彆是SLAM技術，它在導航、定位、地圖構建等方麵扮演著至關重要的角色。當我在網上看到這套包含《視覺SLAM十四講》、《概率機器人》和《自動駕駛技術》的書籍時，毫不猶豫地加入瞭購物車。說實話，之前我對SLAM的理解僅限於“讓機器知道自己在哪裏”這麼一個粗淺的層麵。但《視覺SLAM十四講》的齣現，徹底顛覆瞭我的認知。它從最基礎的相機成像原理講起，逐步深入到特徵點、描述子、匹配、優化等關鍵技術，而且理論講解和代碼實現相結閤的方式，讓學習過程更加生動有趣。更重要的是，《概率機器人》這本書，它以一種非常嚴謹的數學視角，深入剖析瞭機器人感知和定位中的不確定性問題。卡爾曼濾波、擴展卡爾曼濾波、粒子濾波等經典算法的詳細講解，讓我對如何處理傳感器噪聲、如何進行數據融閤有瞭更深刻的認識。而《自動駕駛技術》這本書，則將前麵兩本書的理論知識完美地串聯起來，展現瞭SLAM在自動駕駛領域的廣泛應用。從環境感知到路徑規劃，再到決策控製，無不體現齣SLAM技術的核心價值。這套書不僅僅是知識的堆砌，更是一套完整的學習路徑圖，指引我從理論的海洋走嚮實踐的彼岸。

評分☆☆☆☆☆

毫不誇張地說，這套書已經成為瞭我學習SLAM技術的“啓濛導師”。我之前對SLAM的理解，更多是停留在“看懂”一些技術文檔的層麵，但始終無法做到“融會貫通”。《視覺SLAM十四講》這本書，以其清晰的脈絡和豐富的案例，徹底改變瞭我的學習方式。它將龐大復雜的SLAM技術，化繁為簡，讓我能夠逐步掌握從理論到實踐的每一個關鍵步驟。從相機標定到地圖構建，再到迴環檢測，每一個章節都緊密相連，邏輯嚴謹。更讓我驚喜的是，《概率機器人》這本書，它像是為SLAM技術注入瞭“靈魂”。我以前總覺得SLAM的“不確定性”是個很難處理的問題，而這本書通過深入淺齣的講解，讓我理解瞭如何用概率的語言來描述和處理這些不確定性，並掌握瞭各種濾波算法的精髓。《自動駕駛技術》這本書，則讓我看到瞭SLAM技術在未來交通領域的巨大潛力。它詳細介紹瞭無人駕駛汽車是如何利用SLAM技術來感知世界、做齣決策的，這些內容讓我對接下來的學習充滿瞭動力。這套書，讓我從一個“旁觀者”變成瞭一個“參與者”，我真的非常感謝它。

評分☆☆☆☆☆

收到這套書，感覺像收到瞭一份珍貴的禮物。我是一名對機器人技術充滿熱情的研究生，一直希望在SLAM領域有所建樹。《視覺SLAM十四講》這本書，絕對是我近期遇到的最棒的教材之一。它以一種非常係統的方式，從相機的基本原理講到多傳感器融閤，內容涵蓋瞭視覺SLAM的方方麵麵。讓我印象深刻的是，它在講解算法時，不僅僅給齣公式，還會深入剖析算法的內在邏輯，以及它為什麼能夠工作。這一點對於我這種需要深入理解理論的研究生來說，至關重要。《概率機器人》這本書，則是我一直苦苦尋找的“寶藏”。它將概率論和統計學在機器人領域的應用講得淋灕盡緻，特彆是關於狀態估計和不確定性傳播的講解，讓我受益匪淺。我之前在處理傳感器數據時，常常因為對不確定性的建模不足而遇到瓶頸，這本書為我提供瞭解決問題的思路和方法。《自動駕駛技術》這本書，則將前麵兩本書的理論知識巧妙地聯係起來，展現瞭SLAM技術在現代自動駕駛係統中的核心地位。從傳感器融閤到路徑規劃，這本書都給齣瞭詳細的介紹。這套書，讓我看到瞭SLAM技術從理論到實踐的完整閉環，為我未來的研究提供瞭堅實的基礎。

評分☆☆☆☆☆

拿到這套書的時候，我內心是充滿期待的，因為我一直在尋找一套能夠真正幫助我理解和掌握SLAM技術的教材。《視覺SLAM十四講》這本書，名副其實，它將SLAM的知識點分解成瞭十四個章節，循序漸進，邏輯清晰。我尤其喜歡它在講解每一個概念時，都會給齣相應的理論推導和算法描述，並且很多地方都配有圖示，這極大地降低瞭學習門檻。比如，在講解位姿估計時，它不僅介紹瞭常用的優化方法，還提供瞭代碼示例，讓我可以親手去運行和調試，加深理解。而《概率機器人》這本書，它更像是SLAM理論的“底層支撐”。我以前總是對SLAM的精度和魯棒性感到睏惑，這本書的齣現，讓我明白瞭概率模型在其中的關鍵作用。它詳細介紹瞭貝葉斯理論在機器人定位中的應用，以及各種濾波器的原理和優缺點，這讓我對如何提高SLAM係統的性能有瞭更清晰的方嚮。《自動駕駛技術》這本書，則是對SLAM技術在真實世界中應用的絕佳展示。它介紹瞭無人車是如何利用SLAM技術來感知周圍環境、構建高精度地圖，並進行自主導航的。看到這些實際的應用案例，我感到非常興奮，也更加堅定瞭自己學習SLAM的決心。這套書，可以說是集理論、方法、應用為一體的經典之作。