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圖書標籤:

• 無人駕駛
• 自動駕駛
• SLAM
• 視覺SLAM
• 機器人
• 機器人技術
• 工業機器人
• 概率機器人
• 計算機視覺
• 路徑規劃

店鋪： 曠氏文豪圖書專營店

齣版社： 電子工業齣版社

ISBN：9787121313554

商品編碼：13372067698

YL6265  9787121311048定價：75元 9787111504375定價：99元 9787121313554定價：59元

1本無人駕駛技術書

無人駕駛是一個復雜的係統，涉及的技術點種類多且跨度大，入門者常常不知從何入手。本書首先宏觀地呈現瞭無人駕駛的整體技術架構，概述瞭無人駕駛中涉及的各個技術點。在讀者對無人駕駛技術有瞭宏觀認識後，本書深入淺齣地講解瞭無人駕駛定位導航、感知、決策與控製等算法，深度學習在無人駕駛中的應用，無人駕駛係統軟件和硬件平颱，無人駕駛安全及無人駕駛雲平颱等多個主要技術點。本書的作者都是無人駕駛行業的從業者與研究人員，有著多年無人駕駛及人工智能技術的實戰經驗。

本書從實用的角度齣發，以期幫助對無人駕駛技術感興趣的從業者與相關人士實現對無人駕駛行業的快速入門，以及對無人駕駛技術的深度理解與應用實踐。

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
3.5 結論37
3.6 參考資料38
4 基於計算機視覺的無人駕駛感知係統39
4.1 無人駕駛的感知39
4.2 KITTI數據集40
4.3 計算機視覺能幫助無人車解決的問題42
4.4 Optical Flow和立體視覺43
4.5 物體的識彆與追蹤45
4.6 視覺裏程計算法47
4.7 結論48
4.8 參考資料49
5 捲積神經網絡在無人駕駛中的應用50
5.1 CNN簡介50
5.2 無人駕駛雙目3D感知51
5.3 無人駕駛物體檢測54
5.4 結論59
5.5 參考資料59
6 增強學習在無人駕駛中的應用61
6.1 增強學習簡介61
6.2 增強學習算法63
6.3 使用增強學習幫助決策68
6.4 無人駕駛的決策介紹70
6.5 參考資料74

7 無人駕駛的規劃與控製75
7.1 規劃與控製簡介75
7.2 路由尋徑77
7.3 行為決策84
7.4 動作規劃93
7.5 反饋控製101
7.6 無人車規劃控製結語105
7.7 參考資料105
8 基於ROS的無人駕駛係統108
8.1 無人駕駛：多種技術的集成108
8.2 機器人操作係統（ROS）簡介110
8.3 係統可靠性115
8.4 係統通信性能提升116
8.5 係統資源管理與安全性117
8.6 結論118
8.7 參考資料118
9 無人駕駛的硬件平颱120
9.1 無人駕駛：復雜係統120
9.2 傳感器平颱121
9.3 計算平颱140
9.4 控製平颱150
9.5 結論157
9.6 參考資料158
10 無人駕駛係統安全160
10.1 針對無人駕駛的安全威脅160
10.2 無人駕駛傳感器的安全160
10.3 無人駕駛操作係統的安全162
10.4 無人駕駛控製係統的安全163
10.5 車聯網通信係統的安全性165
10.6 安全模型校驗方法168
10.7 參考資料169
11 基於Spark與ROS的分布式無人駕駛模擬平颱171
11.1 無人駕駛模擬技術171
11.2 基於ROS的無人駕駛模擬器173
11.3 基於Spark的分布式的模擬平颱175
11.4 結論178
11.5 參考資料178
12 無人駕駛中的高精度地圖180
12.1 電子地圖分類180
12.2 高精度地圖的特點183
12.3 高精度地圖的生産185
12.4 無人駕駛場景中的應用188
12.5 高精度地圖的現狀與結論190
12.6 參考資料191
13 無人駕駛的未來192
13.1 無人駕駛的商業前景192
13.2 無人車麵臨的障礙194
13.3 無人駕駛産業198
13.4 **化下的無人駕駛203
13.5 無人駕駛發展對策205
13.6 可預見的未來207
13.7 參考資料208

概率機器人

《概率機器人》對概率機器人學這一新興領域進行瞭全麵的介紹。概率機器人學依賴統計技術錶示信息和進行決策，以容納當今大多數機器人應用中必然存在的不確定性，是機器人學的一個分支。它依賴統計技術錶示信息和製定決策。這樣做，可以接納在當今大多數機器人應用中引起的不確定性。本書主要專注於算法，對於每種算法，均提供瞭四項內容：①僞碼示例；②完整的數學推導；③實驗結果；④算法優缺點的詳細討論。
《概率機器人》包括瞭基礎知識、定位、地圖構建、規劃與控製四大部分。本書共17章，每章的後都提供瞭練習題和動手實踐的項目。相信本書可以加深讀者對概率機器人學的認識。
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
2.4.3 貝葉斯濾波的數學推導 23
2.4.4 馬爾可夫假設 25
2.5 錶示法和計算 25
2.6 小結 26
2.7 文獻綜述 26
2.8 習題 27
第3章 高斯濾波 29
3.1 引言 29
3.2 卡爾曼濾波 30
3.2.1 綫性高斯係統 30
3.2.2 卡爾曼濾波算法 31
3.2.3 例證 32
3.2.4 卡爾曼濾波的數學推導 33
3.3 擴展卡爾曼濾波 40
3.3.1 為什麼要綫性化 40
3.3.2 通過泰勒展開的綫性化 42
3.3.3 擴展卡爾曼濾波算法 44
3.3.4 擴展卡爾曼濾波的數學推導 44
3.3.5 實際考慮 46
3.4 無跡卡爾曼濾波 49
3.4.1 通過無跡變換實現綫性化 49
3.4.2 無跡卡爾曼濾波算法 50
3.5 信息濾波 54
3.5.1 正則參數 54
3.5.2 信息濾波算法 55
3.5.3 信息濾波的數學推導 56
3.5.4 擴展信息濾波算法 57
3.5.5 擴展信息濾波的數學推導 58
3.5.6 實際考慮 59
3.6 小結 60
3.7 文獻綜述 61
3.8 習題 62
第4章 非參數濾波 64
4.1 直方圖濾波 64
4.1.1 離散貝葉斯濾波算法 65
4.1.2 連續狀態 65
4.1.3 直方圖近似的數學推導 67
4.1.4 分解技術 69
4.2 靜態二值貝葉斯濾波 70
4.3 粒子濾波 72
4.3.1基本算法 72
4.3.2 重要性采樣 75
4.3.3 粒子濾波的數學推導 77
4.3.4 粒子濾波的實際考慮和特性 79
4.4 小結 85
4.5 文獻綜述 85
4.6 習題 86
第5章 機器人運動 88
5.1 引言 88
5.2 預備工作 89
5.2.1 運動學構型 89
5.2.2 概率運動學 89
5.3 速度運動模型 90
5.3.1 閉式計算 91
5.3.2 采樣算法 92
5.3.3 速度運動模型的數學推導 94
5.4 裏程計運動模型 99
5.4.1 閉式計算 100
5.4.2 采樣算法 102
5.4.3 裏程計運動模型的數學推導 104
5.5 運動和地圖 105
5.6 小結 108
5.7 文獻綜述 109
5.8 習題 110
第6章 機器人感知 112
6.1 引言 112
6.2 地圖 114
6.3 測距儀的波束模型 115
6.3.1 基本測量算法 115
6.3.2 調節固有模型參數 119
6.3.3 波束模型的數學推導 121
6.3.4 實際考慮 126
6.3.5 波束模型的局限 127
6.4 測距儀的似然域 127
6.4.1 基本算法 127
6.4.2 擴展 130
6.5 基於相關性的測量模型 131
6.6 基於特徵的測量模型 133
6.6.1 特徵提取 133
6.6.2 地標的測量 133
6.6.3 已知相關性的傳感器模型 134
6.6.4 采樣位姿 135
6.6.5 進一步的考慮 137
6.7 實際考慮 137
6.8 小結 138
6.9 文獻綜述 139
6.10 習題 139
第Ⅱ部分 定 位
第7章 移動機器人定位:馬爾可夫與高斯 142
7.1 定位問題的分類 144
7.2 馬爾可夫定位 146
7.3 馬爾可夫定位圖例 147
7.4 擴展卡爾曼濾波定位 149
7.4.1 圖例 149
7.4.2 擴展卡爾曼濾波定位算法 151
7.4.3 擴展卡爾曼濾波定位的數學推導 151
7.4.4 物理實現 157
7.5 估計一緻性 161
7.5.1 未知一緻性的擴展卡爾曼濾波定位 161
7.5.2 極大似然數據關聯的數學推導 162
7.6 多假設跟蹤 164
7.7 無跡卡爾曼濾波定位 165
7.7.1 無跡卡爾曼濾波定位的數學推導 165
7.7.2 圖例 168
7.8 實際考慮 172
7.9 小結 174
7.10 文獻綜述 175
7.11 習題 176
第8章 移動機器人定位:柵格與濛特卡羅 179
8.1 介紹 179
8.2 柵格定位 179
8.2.1 基本算法 179
8.2.2 柵格分辨率 180
8.2.3 計算開銷 184
8.2.4 圖例 184
8.3 濛特卡羅定位 189
8.3.1 圖例 189
8.3.2 濛特卡羅定位算法 191
8.3.3 物理實現 191
8.3.4 濛特卡羅定位特性 194
8.3.5 隨機粒子濛特卡羅定位:失效恢復 194
8.3.6 更改建議分布 198
8.3.7 庫爾貝剋-萊布勒散度采樣:調節樣本集閤大小 199
8.4 動態環境下的定位 203
8.5 實際考慮 208
8.6 小結 209
8.7 文獻綜述 209
8.8習題 211
第Ⅲ部分 地圖構建
第9章 占用柵格地圖構建 213
9.1 引言 213
9.2 占用柵格地圖構建算法 216
9.2.1 多傳感器信息融閤 222
9.3 反演測量模型的研究 223
9.3.1 反演測量模型 223
9.3.2 從正演模型采樣 224
9.3.3 誤差函數 225
9.3.4 實例與深度思考 226
9.4 *大化後驗占用地圖構建 227
9.4.1 維持依賴實例 227
9.4.2 用正演模型進行占用柵格地圖構建 228
9.5 小結 231
9.6 文獻綜述 231
9.7 習題 232.............

視覺SLAM十四講：從理論到實踐

本書係統介紹瞭視覺SLAM（同時定位與地圖構建）所需的基本知識與核心算法，既包括數學理論基礎，如三維空間的剛體運動、非綫性優化，又包括計算機視覺的算法實現，例如多視圖幾何、迴環檢測等。此外，還提供瞭大量的實例代碼供讀者學習研究，從而更深入地掌握這些內容。本書可以作為對SLAM 感興趣的研究人員的入門自學材料，也可以作為SLAM 相關的高校本科生或研究生課程教材使用。
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
2.4.1 安裝Linux 操作係統25
2.4.2 Hello SLAM27
2.4.3 使用cmake28
2.4.4 使用庫30
2.4.5 使用IDE32
第3 講三維空間剛體運動37
3.1 鏇轉矩陣39
3.1.1 點和嚮量，坐標係39
3.1.2 坐標係間的歐氏變換40
3.1.3 變換矩陣與齊次坐標42
3.2 實踐：Eigen 44
3.3 鏇轉嚮量和歐拉角48
3.3.1 鏇轉嚮量48
3.3.2 歐拉角50
3.4 四元數51
3.4.1 四元數的定義51
3.4.2 四元數的運算53
3.4.3 用四元數錶示鏇轉55
3.4.4 四元數到鏇轉矩陣的轉換55
3.5 * 相似、仿射、射影變換56
3.6 實踐：Eigen 幾何模塊57
3.7 可視化演示60
第4 講李群與李代數62
4.1 李群與李代數基礎 64
4.1.1 群64
4.1.2 李代數的引齣65
4.1.3 李代數的定義 67
4.1.4 李代數so(3) 67
4.1.5 李代數se(3)68
4.2 指數與對數映射69
4.2.1 SO(3) 上的指數映射69
4.2.2 SE(3) 上的指數映射.70
4.3 李代數求導與擾動模型72
4.3.1 BCH 公式與近似形式72
4.3.2 SO(3) 李代數上的求導73
4.3.3 李代數求導74
4.3.4 擾動模型（左乘）75
4.3.5 SE(3) 上的李代數求導76
4.4 實踐：Sophus76
4.5 * 相似變換群與李代數.79
4.6 小結81
第5 講相機與圖像82
5.1 相機模型 84
5.1.1 針孔相機模型84
5.1.2 畸變87
5.1.3 雙目相機模型 90
5.1.4 RGB-D 相機模型92
5.2 圖像93
5.3 實踐：圖像的存取與訪問95
5.3.1 安裝OpenCV95
5.3.2 操作OpenCV 圖像96
5.4 實踐：拼接點雲99
第6 講非綫性優化104
6.1 狀態估計問題106
6.1.1 *大後驗與*大似然106
6.1.2 *小二乘的引齣 108
6.2 非綫性*小二乘109
6.2.1 一階和二階梯度法110
6.2.2 高斯牛頓法111
6.2.3 列文伯格—馬誇爾特方法113
6.2.4 小結114
6.3 實踐：Ceres115
6.3.1 Ceres 簡介 116
6.3.2 安裝Ceres116
6.3.3 使用Ceres 擬閤麯綫 117
6.4 實踐：g2o121
6.4.1 圖優化理論簡介121
6.4.2 g2o 的編譯與安裝122
6.4.3 使用g2o 擬閤麯綫123
6.5 小結128
第7 講視覺裏程計1130
7.1 特徵點法132
7.1.1 特徵點132
7.1.2 ORB 特徵134
7.1.3 特徵匹配137
7.2 實踐：特徵提取和匹配138
7.3 2D?2D: 對極幾何141
7.3.1 對極約束141
7.3.2 本質矩陣143
7.3.3 單應矩陣146
7.4 實踐：對極約束求解相機運動148
7.5 三角測量153
7.6 實踐：三角測量154
7.6.1 三角測量代碼154
7.6.2 討論156
7.7 3D?2D：PnP157
7.7.1 直接綫性變換158
7.7.2 P3P159
7.7.3 Bundle Adjustment 161
7.8 實踐：求解PnP165
7.8.1 使用EPnP 求解位姿165
7.8.2 使用BA 優化166
7.9 3D?3D：ICP172
7.9.1 SVD 方法173
7.9.2 非綫性優化方法 175
7.10 實踐：求解ICP176
7.10.1 SVD 方法176
7.10.2 非綫性優化方法178
7.11 小結180..................

聚焦前沿，賦能未來：一本深度解析無人駕駛技術、視覺SLAM與概率機器人學的權威指南 在科技飛速發展的今天，無人駕駛、機器人技術正以前所未有的速度改變著我們的世界。從智能汽車到自動化工廠，從精準導航到智能決策，這些前沿技術已經滲透到我們生活的方方麵麵，並預示著一個更加智能、高效的未來。然而，要真正理解並駕馭這些強大的技術，需要係統、深入的學習和紮實的理論基礎。 本書，正是為瞭滿足這一迫切需求而精心打造的。它並非僅僅是對某個單一技術領域的淺嘗輒止，而是將目光投嚮瞭無人駕駛和機器人學的核心驅動力：計算機視覺、定位導航、感知決策以及概率建模。本書巧妙地將三本重量級著作的精神融為一體，以一種相互呼應、層層遞進的方式，為您構建起一座通往智能化機器人世界的大型知識橋梁。 第一部分：無人駕駛的基石——洞悉全局的“一本無人駕駛技術書” 無人駕駛技術，作為人工智能在交通領域的終極體現，其背後蘊含著極其復雜的係統工程。本書將從宏觀視角齣發，係統性地梳理無人駕駛汽車的整體架構、關鍵技術模塊及其相互之間的協同關係。 感知層麵的“眼睛”與“耳朵”： 我們將深入剖析無人駕駛汽車如何“看見”世界。這包括對各種車載傳感器（如激光雷達、攝像頭、毫米波雷達、超聲波傳感器等）的原理、優缺點及其融閤策略的詳盡講解。您將瞭解如何從原始傳感器數據中提取有用的信息，例如障礙物檢測、車道綫識彆、交通標誌識彆、行人檢測等。我們會重點探討深度學習在圖像識彆和物體檢測中的應用，以及如何利用多傳感器融閤技術提高感知的魯棒性和準確性。 定位與建圖：知曉“我在哪兒”與“世界長什麼樣”： 準確的定位是無人駕駛的生命綫。本書將詳述全球導航衛星係統（GNSS）的原理及其在無人駕駛中的應用，同時更側重於介紹在GNSS信號不可靠或缺失時的替代和增強方案。我們將深入探討慣性測量單元（IMU）的作用，以及如何結閤GNSS、IMU與其他傳感器實現高精度、高頻率的實時定位。而地圖的構建與更新，是實現自主導航的前提。我們將介紹不同類型的地圖（如2D地圖、3D點雲地圖、語義地圖等）及其構建方法，並分析動態環境下的地圖更新挑戰。 決策與規劃：做齣“去哪兒”與“怎麼去”的明智選擇： 在感知和定位的基礎上，無人駕駛係統需要做齣各種決策。本書將詳細闡述路徑規劃的各個層級，從全局路徑規劃到局部軌跡生成。您將學習到各種經典的路徑規劃算法，如A算法、Dijkstra算法等，並瞭解在復雜動態環境下的行為預測和意圖識彆技術。我們還將探討基於規則的決策係統和基於機器學習的決策方法，以及如何處理與其他交通參與者的交互問題，實現安全、平穩、高效的駕駛行為。 控製層麵的執行者： 最後，我們將觸及車輛動力學模型和控製算法，解釋無人駕駛係統如何將規劃好的軌跡轉化為實際的轉嚮、加速和製動指令，實現對車輛的精確控製。 第二部分：視覺裏程計與SLAM的智慧——邁嚮自主認知的“視覺SLAM十四講：從理論到實踐” 如果說第一部分構建瞭無人駕駛的宏觀框架，那麼第二部分則將深入到其核心的感知與定位技術——視覺SLAM（Simultaneous Localization and Mapping，即時定位與地圖構建）。本書將以清晰的脈絡，從理論到實踐，帶您全麵掌握這一關鍵領域。 視覺SLAM的起源與核心概念： 我們將從基礎講起，解釋為什麼視覺SLAM如此重要，以及它在機器人領域，特彆是無人駕駛中的不可替代性。您將理解SLAM的基本問題：如何在未知環境中，僅憑傳感器數據（主要是攝像頭）實現自身定位，並同時構建齣環境地圖。 相機模型與圖像處理： 視覺SLAM的起點是圖像。本書將詳細介紹相機的成像模型（針孔模型、畸變模型等），以及如何從圖像中提取有用的特徵點（如SIFT、SURF、ORB等）。您將學習到圖像去畸變、特徵匹配、光流法等關鍵技術。 多視圖幾何： 理解不同視角下同一場景的幾何關係是視覺SLAM的核心。我們將深入講解對極幾何、本質矩陣、單應矩陣等概念，以及如何利用這些原理實現相機姿態的估計。 視覺裏程計（VO）的實現： VO是視覺SLAM的基礎，它負責估計相機在短時間內連續幀之間的相對運動。本書將詳細介紹基於特徵點法的VO和基於直接法的VO，對比它們的優缺點，並提供具體的實現思路。 迴環檢測與地圖融閤： 當機器人迴到曾經到過的地方時，迴環檢測是避免地圖漂移、修正纍積誤差的關鍵。您將學習到各種迴環檢測的方法，以及如何將迴環信息融入到地圖構建過程中。 後端優化： SLAM係統需要對曆史數據進行優化，以獲得更精確的定位和更一緻的地圖。本書將講解圖優化（Graph Optimization）和Bundle Adjustment（BA）等重要的後端優化技術。 開源框架與實踐： 為瞭讓您能夠學以緻用，本書還將重點介紹當前主流的開源視覺SLAM框架，如ORB-SLAM、VINS-Mono/Fusion等，並提供詳細的配置、編譯和運行指南，引導您完成自己的第一個視覺SLAM係統。 第三部分：不確定性下的智慧決策——掌握概率機器人的核心“概率機器人” 在現實世界中，傳感器測量永遠存在噪聲，環境信息總是部分可見，機器人需要在一個充滿不確定性的環境中做齣最優決策。這正是概率機器人的精髓所在。本書將帶您進入概率建模的世界，為構建更智能、更可靠的機器人係統奠定堅實基礎。 概率論與統計學基礎： 我們將從概率論和統計學的基本概念齣發，如概率分布、隨機變量、期望、方差等，為後續更復雜的模型打下基礎。 濾波算法：時序不確定性的處理： 機器人需要在動態環境中不斷更新其狀態（如位置、速度）。本書將重點講解一係列重要的濾波算法，包括： 卡爾曼濾波（Kalman Filter, KF）： 經典綫性係統狀態估計的基石，我們將詳細推導其原理，並分析其在機器人領域的應用。 擴展卡爾曼濾波（Extended Kalman Filter, EKF）： 針對非綫性係統的擴展，揭示其在實際應用中的局限性。 無跡卡爾曼濾波（Unscented Kalman Filter, UKF）： 一種更優化的非綫性濾波方法，通過采樣點傳播不確定性，提高估計精度。 粒子濾波（Particle Filter, PF）： 應對任意非綫性、非高斯係統的強大工具，我們將深入講解其原理和應用。 貝葉斯推理與概率圖模型： 概率機器人高度依賴於貝葉斯推理。本書將介紹貝葉斯定理及其在機器人狀態估計中的應用，並引入概率圖模型（如馬爾可夫鏈、因子圖等），展示如何構建復雜的概率模型來描述機器人係統。 感知、定位與決策的概率方法： 我們將結閤前麵的內容，展示如何利用概率機器人學的思想來改進感知、定位和決策。例如，在視覺SLAM中，利用粒子濾波或圖優化來提高定位的魯棒性；在決策規劃中，利用馬爾可夫決策過程（MDP）或部分可觀察馬爾可夫決策過程（POMDP）來處理不確定性下的最優策略。 機器人導航與運動規劃的概率視角： 本書將探討如何在概率框架下進行機器人導航，包括在不確定環境中進行路徑規劃和避障，以及如何評估策略的風險和不確定性。 本書的獨特價值與學習路徑： 本書最大的特點在於其內容的關聯性和互補性。無人駕駛的技術體係，正是由感知（視覺SLAM是核心）、定位、決策、控製等模塊構成，而概率機器人學則為這些模塊的實現提供瞭嚴謹的數學工具和強大的理論支撐。 循序漸進，由點及麵： 您可以從您最感興趣的領域開始閱讀，但強烈建議您按照“無人駕駛整體框架 → 視覺SLAM核心技術 → 概率機器人學工具箱”的順序進行學習。這將幫助您建立起清晰的技術圖譜。 理論與實踐並重： 本書不僅提供瞭深厚的理論基礎，還通過視覺SLAM部分的實踐指導，讓您能夠親手搭建和運行相關的係統，將理論知識轉化為實際技能。 麵嚮未來，解決實際問題： 本書的內容緊密貼閤當前無人駕駛和機器人領域的發展趨勢，為您解決實際工程問題提供理論指導和技術方案。 賦能創新，激發潛能： 掌握瞭這些核心技術，您將能夠更好地理解現有技術，更能從中發現創新點，為未來的技術發展貢獻力量。 無論您是想深入理解無人駕駛汽車的工作原理，還是想掌握視覺SLAM的關鍵技術，亦或是希望構建齣能夠在復雜環境中做齣智能決策的機器人，本書都將是您不可或缺的指南。它將為您打開一扇通往智能化機器人時代的大門，讓您在科技浪潮中，把握先機，引領未來。

評分☆☆☆☆☆

這本《視覺SLAM十四講：從理論到實踐》簡直是給視覺SLAM新手的一劑良藥！我之前對SLAM（同步定位與地圖構建）一直處於“聽說過但不太懂”的狀態，尤其是視覺SLAM，感覺非常神秘。這本書的標題就足夠吸引人，“十四講”聽起來很有條理，而且“從理論到實踐”更是點睛之筆。翻開書，我驚喜地發現，它並沒有一開始就拋齣一堆復雜的數學公式，而是循序漸進地講解。從最基礎的相機模型、圖像采集，到特徵提取、匹配，再到因子圖優化、Bundle Adjustment，每一講都像是在一點點揭開視覺SLAM的麵紗。我特彆喜歡它在講解理論時，會穿插一些現實中的應用場景，讓我更容易理解為什麼需要這些算法。而且，書中還提供瞭很多可以動手實踐的建議，雖然我目前還沒有全部照做，但光是想象著自己也能跑通一個簡單的SLAM係統，就覺得非常興奮。這本書的語言也相當通俗易懂，即便是一些比較抽象的概念，作者也能用生動形象的比喻來解釋，這對於我這種沒有深厚數學背景的讀者來說，簡直是福音。我期待著能在這本書的引領下，真正掌握視覺SLAM的核心技術，並且能為我未來的項目開發打下堅實的基礎。

評分☆☆☆☆☆

最近買瞭幾本關於工業機器人應用的圖書，感覺打開瞭一個新世界的大門。我之前總覺得工業機器人就是那些在工廠裏重復動作的“鐵疙瘩”，但看瞭這些書之後，纔發現它的潛力遠不止於此。尤其吸引我的是關於機器人係統集成和人機協作的內容。書裏詳細介紹瞭如何將機器人與現有的生産綫進行無縫對接，以及如何實現多機器人協同工作，這對我理解整個智能製造的流程非常有幫助。我特彆關注書中關於機器人安全和人機交互的部分，畢竟在實際應用中，如何保證操作人員的安全，以及如何讓人與機器人更和諧地協作，是至關重要的。我還對書中關於機器人維護和故障診斷的內容很感興趣，希望能從中學習到如何讓機器人更穩定可靠地運行。這本書的圖例非常豐富，展示瞭各種不同場景下工業機器人的工作狀態，讓我能夠更直觀地感受到技術的力量。我期待通過閱讀這些書，能夠更好地理解工業機器人在現代工業中的作用，並且能夠為將來可能接觸到的相關項目提供一些思路。

評分☆☆☆☆☆

第一本，我最近入手瞭一本關於無人駕駛技術的書，說是從理論到實踐，我一直對這個領域很感興趣，總覺得未來一定是無人駕駛的天下。拿到書的時候，我被它厚重的篇幅給震撼到瞭，感覺內容肯定很紮實。我花瞭一些時間翻閱瞭一下目錄，發現它從最基礎的傳感器原理講起，包括激光雷達、攝像頭、毫米波雷達等等，然後逐步深入到感知、定位、決策、控製這些無人駕駛的核心技術。讓我印象比較深的是，書中用瞭大量的圖示和流程圖來解釋復雜的算法，比如點雲處理、目標檢測、路徑規劃等等。有些章節還附帶瞭代碼示例，雖然我還沒來得及去運行，但光是看著那些代碼，就覺得非常有學習價值。我特彆期待能從中學到如何將理論知識轉化為實際應用，比如如何搭建一個簡單的無人駕駛仿真環境，或者如何理解現有的無人駕駛係統架構。這本書的語言風格也比較嚴謹，一看就是專業人士寫的，對我這樣想深入瞭解無人駕駛技術的人來說，絕對是一本寶藏。我希望能通過閱讀這本書，能夠對無人駕駛技術有一個全麵而深入的理解，並且能夠展望一下它未來的發展趨勢。

評分☆☆☆☆☆

我最近入手瞭這幾本關於工業機器人應用的書籍，之前對工業機器人的印象主要停留在自動化生産綫上那些機械臂，感覺離我有點遠。但深入瞭解之後，纔發現工業機器人遠不止於此，它的應用範圍非常廣泛，而且在提升生産效率、降低成本、改善工作環境等方麵起著至關重要的作用。我最感興趣的是這些書中關於機器人編程和集成的內容。很多書都詳細介紹瞭不同品牌、不同類型的工業機器人，以及它們各自的控製係統和編程語言。我希望能夠從中學習到如何為工業機器人編寫指令，如何讓它們完成復雜的任務，比如焊接、搬運、裝配等等。另外，書中還提到瞭機器人與其它自動化設備之間的協同工作，比如與PLC、MES係統的集成，這讓我對整個工業自動化流程有瞭更宏觀的認識。我特彆期待能看到一些實際的案例分析，瞭解工業機器人在不同行業中的具體應用，比如汽車製造、電子産品生産、食品包裝等等。這本書的圖片和圖錶非常多，幫助我直觀地理解機器人的結構和工作原理，也讓我對工業機器人的未來發展方嚮有瞭更清晰的洞察。

評分☆☆☆☆☆

我最近接觸到一本非常厚重的關於概率機器人的書籍，當時就被它的專業性和深度所吸引。我一直對人工智能中的不確定性處理和概率模型很感興趣，而概率機器人正是將這些理論應用到機器人領域的一個絕佳例子。這本書從最基本的概率論和統計學概念講起，然後逐步深入到貝葉斯濾波、卡爾曼濾波、粒子濾波等核心算法。它非常細緻地講解瞭這些算法在機器人定位、建圖、導航等方麵的應用，讓我對機器人如何在復雜多變的環境中做齣決策有瞭全新的認識。我特彆喜歡書中對數學推導的嚴謹性，雖然有時候會覺得有點燒腦，但一旦理解瞭其中的邏輯，就會覺得豁然開朗。而且，書中還提供瞭大量的僞代碼和理論分析，讓我能夠更好地理解算法的內在機製。這本書的篇幅很大，內容涵蓋非常廣，我估計需要花很長的時間纔能完全消化，但我覺得這絕對是一本值得反復研讀的經典之作，它為我理解更高級的機器人智能提供瞭堅實的理論基礎，讓我對如何讓機器人變得更“聰明”有瞭更深刻的理解。