移動機器人同步定位與地圖構建 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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[西] 簡-安東尼奧·費爾南德斯-馬德裏加爾(Jua 著

圖書標籤:

• 移動機器人
• SLAM
• 同步定位與地圖構建
• 機器人學
• 計算機視覺
• 傳感器融閤
• 路徑規劃
• 自主導航
• 濾波算法
• 概率機器人
• 機器人定位

店鋪： 文軒網教育考試專營店

齣版社： 國防工業齣版社

ISBN：9787118113143

商品編碼：27921183136

齣版時間：2017-10-01

移動機器人同步定位與地圖構建 作  者:(西)簡-安東尼奧·費爾南德斯-馬德裏加爾(Juan-Antonio Fernandez-Madrigal),(西)瓊斯·路易斯·布蘭科·剋拉拉科(Jose Luis Blanco Claraco) 著；石章鬆 等 譯 定  價:198 齣 版 社:國防工業齣版社 齣版日期:2017年10月01日 頁  數:481 裝  幀:精裝 ISBN:9787118113143 ● 移動機器人同時定位與地圖構建基礎
●第1章 緒論
●1.1 總覽
●1.2 問題分類
●1.2.1 空間幾何基礎
●1.2.2 環境的動態與結構
●1.2.3 機器人傳感器
●1.2.4 機器人的傳動裝置
●1.2.5 先驗知識
●1.3 曆史迴顧
●1.4 本書的組織
●參考文獻
●第2章 機器人基礎
●2.1 引言
●2.2 將機械變為機器人：傳動裝置
●2.2.1 步行機器人
●2.2.2 飛行機器人
●2.2.3 水下機器人
●2.2.4 輪式機器人
●2.3 機器人看到的世界是什麼樣的？傳感器
●部分目錄

內容簡介

本書首先介紹瞭移動機器人及時定位和構圖的基礎。將該問題沿著一個軸綫進行瞭劃分，將SLAM問題劃分為空間知識的錶示問題、場景的結構和動力學問題、先驗知識的可用性問題以及機器人所攜帶的傳感器和緻動器的種類等。接著介紹瞭目前市場上可見的機器人、這些機器人的感知以及緻動能力，並討論瞭這些移動平颱被設計齣來所要解決的各種各樣的任務。

深度學習與計算機視覺：從基礎理論到前沿應用 內容簡介 本書旨在為讀者提供一個全麵而深入的視角，探討深度學習和計算機視覺領域的基石理論、核心算法以及在現實世界中的前沿應用。全書結構清晰，內容涵蓋瞭從基礎的數學原理到復雜的神經網絡架構，再到對圖像、視頻數據的深度理解和處理技術。我們著重於構建紮實的理論基礎，同時強調實踐操作和最新的研究進展，以幫助讀者駕馭這一快速發展的技術領域。 第一部分：深度學習基礎與數學基石 本部分首先為讀者打下堅實的數學和概念基礎，這是理解後續復雜模型的前提。 第1章：機器學習與深度學習概述 本章首先迴顧瞭傳統機器學習的基本範式，包括監督學習、無監督學習和強化學習的定義與應用場景。隨後，引入深度學習的起源與發展曆程，闡述其相對於傳統方法的優勢，尤其是在處理高維非結構化數據方麵的強大能力。我們將詳細討論“深度”的含義，以及層級特徵提取的本質。 第2章：核心數學工具 深入剖析支撐深度學習的數學原理。重點內容包括： 綫性代數基礎：嚮量空間、矩陣運算、特徵值與特徵嚮量在數據錶示中的作用。 概率論與數理統計：隨機變量、常見概率分布（高斯分布、伯努利分布）、期望、方差和貝葉斯定理。 微積分與優化：多元函數求導、偏導數、鏈式法則（這是反嚮傳播的核心），以及梯度、Hessian矩陣的概念。 第3章：人工神經網絡基礎 本章係統介紹人工神經網絡（ANN）的基本構成單元。我們將詳細講解神經元模型（如感知機），激活函數（Sigmoid, ReLU, Tanh等）的特性和選擇標準。隨後，深入探討前饋網絡（Feedforward Networks）的結構、前嚮傳播過程，以及損失函數（如均方誤差、交叉熵）的設計原則。 第4章：優化算法與訓練策略 優化是訓練深度模型的核心技術。本章聚焦於如何有效地最小化損失函數： 梯度下降及其變體：隨機梯度下降（SGD）、Mini-batch SGD、動量（Momentum）方法。 自適應學習率方法：AdaGrad, RMSProp, Adam等優化器的內部機製與適用場景對比。 正則化技術：L1/L2正則化、Dropout機製，用於緩解過擬閤問題，提升模型的泛化能力。 超參數調優：學習率調度、批歸一化（Batch Normalization）在加速收斂和穩定訓練中的關鍵作用。 第二部分：計算機視覺核心網絡架構 本部分轉嚮深度學習在視覺任務中的核心載體——捲積神經網絡（CNN），並探討其結構演變和關鍵創新。 第5章：捲積神經網絡（CNN）的原理 本章是理解現代視覺處理的關鍵。我們將詳細解析捲積操作的數學定義、捲積核（濾波器）的參數共享特性，以及池化（Pooling）層的作用。此外，還會討論填充（Padding）和步幅（Stride）對輸齣尺寸的影響。 第6章：經典CNN架構演進 追溯和分析一係列裏程碑式的CNN架構，理解其設計思想的演變： LeNet與AlexNet：早期成功的實踐，引入ReLU和Dropout。 VGG係列：通過堆疊小尺寸捲積核提升網絡深度。 GoogLeNet/Inception：引入Inception模塊實現多尺度特徵提取，關注計算效率。 ResNet：殘差連接（Residual Connections）的革命性設計，解決瞭深度網絡訓練中的梯度消失問題。 DenseNet與MobileNet：探索更高效的特徵重用和輕量化模型設計。 第7章：反嚮傳播與梯度流 深入剖析神經網絡訓練的底層機製——反嚮傳播算法（Backpropagation）。本章將結閤鏈式法則，詳細推導損失函數相對於網絡中所有權重的梯度計算過程，幫助讀者理解模型是如何“學習”和“修正”自身的。 第三部分：計算機視覺前沿任務與應用 本部分將深度學習和CNN架構應用於具體的視覺任務，展示其實際能力。 第8章：圖像分類與遷移學習 詳細探討圖像分類任務的流程，包括數據集準備、數據增強技術（如仿射變換、色彩抖動）。重點介紹遷移學習（Transfer Learning）的強大威力，包括如何使用預訓練模型（如在ImageNet上訓練的模型）進行特徵提取和微調（Fine-tuning），以應對小樣本問題。 第9章：目標檢測技術 目標檢測是識彆圖像中物體位置和類彆的復雜任務。本章將分類介紹主流的兩階段和單階段檢測器： 兩階段方法：R-CNN係列（Fast R-CNN, Faster R-CNN），側重於高精度。 單階段方法：YOLO（You Only Look Once）係列和SSD（Single Shot MultiBox Detector），側重於實時性。 討論交並比（IoU）、非極大值抑製（NMS）等評估和後處理技術。 第10章：語義分割與實例分割 本章關注像素級彆的理解： 語義分割：介紹FCN（全捲積網絡）的基本思想，以及U-Net等在生物醫學圖像分析中錶現優異的編碼器-解碼器結構。 實例分割：講解如何結閤檢測和分割，如Mask R-CNN如何生成高質量的實例掩模。 第11章：生成模型與對抗網絡 探索如何讓模型“創造”新的視覺內容： 變分自編碼器（VAE）：介紹其基於概率的生成框架和潛在空間（Latent Space）的概念。 生成對抗網絡（GANs）：深入解析生成器與判彆器的博弈過程，討論WGAN、StyleGAN等變體在圖像閤成、風格遷移中的突破性進展。 第四部分：前沿研究與未來展望 第12章：視覺注意力機製 討論如何模仿人類視覺係統，讓模型聚焦於圖像中最關鍵的區域。介紹通道注意力（如SE-Net）和空間注意力機製，以及它們如何集成到現有的CNN結構中以提升性能。 第13章：從CNN到Transformer在視覺中的應用 概述Transformer架構如何從自然語言處理領域擴展到視覺任務。重點分析Vision Transformer (ViT) 的核心思想，即如何將圖像分割成塊（Patches）並用自注意力機製處理序列數據，以及其在不同視覺任務上的潛力。 第14章：模型部署與效率優化 討論如何將訓練好的深度模型投入實際應用。內容包括模型量化（Quantization）、模型剪枝（Pruning）技術，以及使用TensorRT、OpenVINO等工具鏈進行推理加速的方法，確保模型能夠在資源受限的邊緣設備上高效運行。 本書適閤具有一定高等數學基礎和編程經驗的讀者，是計算機科學、電子工程、自動化等相關專業的研究生、工程師以及希望深入掌握深度學習和計算機視覺技術的專業人士的理想參考書。通過對理論的嚴謹闡述和對實踐案例的細緻分析，讀者將能夠獨立設計、訓練和部署高性能的視覺智能係統。

評分☆☆☆☆☆

這本書的裝幀設計著實讓人眼前一亮，封麵采用瞭沉穩的深藍色調，搭配著簡潔有力的白色字體，散發著一種專業而又不失科技感的韻味。我一直對這類涉及前沿技術領域的書籍抱有很高的期待，而這本《移動機器人同步定位與地圖構建》在視覺上就成功地抓住瞭我的注意力。內頁的紙張選擇也十分考究，觸感平滑，墨色清晰，即便是長時間閱讀，眼睛也不會感到明顯的疲勞。更值得稱贊的是，書中對於復雜概念的圖文排版處理得非常巧妙。作者似乎深諳讀者的閱讀習慣，在關鍵算法模型的插圖中，綫條的粗細、色彩的對比度都經過瞭精心的調配，使得那些原本晦澀難懂的數學公式和幾何關係，在視覺上得到瞭極大的簡化和直觀呈現。比如說，在介紹SLAM的核心循環時，圖示不僅清晰地展示瞭數據流嚮，還巧妙地用陰影區分瞭不同時間步的狀態估計，這一點對於初學者來說，無疑是提供瞭極大的便利。總的來說，這本書的物理實體所展現齣的品質，已經為接下來的深度閱讀建立瞭一個非常積極且專業的心理預期。這種對細節的關注，往往是區分一本普通技術書籍和一本優秀參考資料的關鍵所在。

評分☆☆☆☆☆

我最近嘗試性地閱讀瞭這本書的某個章節——關於概率機器人學基礎的部分。坦率地說，作者在理論構建上的邏輯性令人印象齣乎意料的紮實。他並非急於跳入高深的濾波器，而是循序漸進地從最基本的概率論公設講起，一步步推導到貝葉斯網絡和馬爾可夫假設的適用性邊界。尤其是在討論傳感器噪聲模型時，作者引入瞭大量的實際案例分析，這使得抽象的統計學概念瞬間變得鮮活起來。我個人在以往閱讀其他教材時，常常在“為什麼選擇這個模型而非那個模型”這個問題上感到睏惑，而這本書似乎預判瞭讀者的這種疑惑，並給予瞭詳盡的、基於工程實踐的論證。例如，在對比卡爾曼濾波（KF）和擴展卡爾曼濾波（EKF）的綫性化誤差時，書中用瞭一個非常生動的二維運動場景來展示非綫性係統的偏差積纍，這種可視化思維的引導，遠比單純的公式推導來得有效。這本書的敘事節奏掌握得很好，總能在我即將感到理論疲勞時，插入一段富有洞察力的工程實踐見解，有效地保持瞭閱讀的深度和連貫性。

評分☆☆☆☆☆

從一個側重於軟件實現和工程部署的角度來看，這本書的內容深度和廣度都達到瞭一個令人滿意的平衡點。很多偏重理論的書籍，在實際代碼實現層麵往往語焉不詳，留給讀者的往往是大量的“猜想”和“自行查閱相關文獻”的空白。然而，這本著作在這方麵錶現得尤為突齣。它不僅清晰地闡述瞭如粒子濾波（PF）這類算法的數學原理，更在後續章節中，對不同數據結構（如KD-樹、八叉樹）在地圖錶示和數據查詢優化中的作用進行瞭詳盡的剖析。我特彆欣賞作者在討論地圖錶示時，沒有局限於單一的柵格地圖或特徵點地圖，而是並列對比瞭基於拓撲結構和基於度量結構的優缺點，並探討瞭它們在不同環境（如室內結構化環境與室外非結構化環境）下的性能權衡。這種宏觀的視角，極大地拓寬瞭我對“地圖”這一核心概念的理解，不再將其視為單一的數據結構，而是一個隨任務目標動態變化的優化産物。對於希望將理論轉化為實際係統的工程師而言，這種對實現細節的關注是無價之寶。

評分☆☆☆☆☆

如果要從一個跨學科研究者的角度來評價這本書，我會重點強調其在係統集成和魯棒性設計方麵的深刻見解。在現代機器人係統中，任何單一算法的成功都無法保證整體係統的穩定，係統的健壯性往往取決於不同子係統之間的有效協同與容錯機製。這本書巧妙地將定位模塊、感知模塊和運動控製模塊放在一個統一的框架下進行討論，尤其是關於多傳感器信息融閤（如激光雷達與視覺的緊耦閤）的章節，闡述得極為精闢。作者著重分析瞭異構傳感器數據在時間同步、坐標變換以及不確定性量化上的挑戰，並給齣瞭一套清晰的優先級處理流程。更令人印象深刻的是，書中對於“災難性故障恢復”的討論，這通常是教科書中最容易被忽略的部分。書中詳細描述瞭當關鍵傳感器數據丟失或發生嚴重漂移時，係統如何利用先驗信息或降維模型進行快速重定位，以避免係統崩潰。這種對“黑天鵝事件”的預先設計和預防，體現瞭作者在多年工程實踐中積纍的寶貴經驗，使得這本書的參考價值遠遠超越瞭一般的理論綜述範疇。

評分☆☆☆☆☆

這本書的語言風格非常具有啓發性，它不像傳統教材那樣刻闆說教，反而帶著一種資深專傢對後輩的諄諄教誨感。作者的文字中透露齣一種對技術演進曆史的深刻理解，這使得閱讀過程充滿瞭“曆史的厚重感”。例如，在論述視覺SLAM的發展脈絡時，他不僅僅羅列瞭知名的算法（如ORB-SLAM係列），而是將其置於計算機視覺發展的大背景下，解釋瞭為什麼在特定技術節點（如深度學習興起之前）某些方法會占據主導地位，以及這些方法本身的內在瓶頸。這種對“為什麼”的追問，比單純介紹“是什麼”要更有價值得多。在閱讀過程中，我常常會停下來思考作者提齣的那些帶有哲學意味的開放性問題，例如：“當環境動態變化時，‘精確地圖’的定義是否需要重新審視？”這種引導式的提問方式，極大地激發瞭我的批判性思維和獨立研究的興趣，它促使我將書本知識與當前研究熱點進行交叉驗證，而非被動接受既有結論。