機(jī)器人學(xué)中的狀態(tài)估計

如何估計機(jī)器人在空間中移動時的狀態(tài)（如位置、方向）是機(jī)器人研究中一個重要的問題。大多數(shù)機(jī)器人、自動駕駛汽車都需要導(dǎo)航信息。導(dǎo)航的數(shù)據(jù)來自于相機(jī)、激光測距儀等各種傳感器，而它們往往受噪聲影響，這給狀態(tài)估計帶來了挑戰(zhàn)。本書將介紹常用的傳感器模型，以及如何在現(xiàn)實世界中利用傳感器數(shù)據(jù)對旋轉(zhuǎn)或其他狀態(tài)變量進(jìn)行估計。本書涵蓋了經(jīng)典的狀態(tài)估計方法（如卡爾曼濾波）以及更為現(xiàn)代的方法（如批量估計、貝葉斯濾波、sigmapoint 濾波和粒子濾波、剔除外點的魯棒估計、連續(xù)時間的軌跡估計和高斯過程回歸）。這些方法在諸如點云對齊、位姿圖松弛、光束平差法以及同時定位與地圖構(gòu)建等重要應(yīng)用中得以驗證。對機(jī)器人領(lǐng)域的學(xué)生和相關(guān)從業(yè)者來說，本書將是一份寶貴的資料。

Timothy Barfoot 博士（多倫多大學(xué)航空航天研究所UTIAS 教授）在工業(yè)和學(xué)術(shù)界的移動機(jī)器人導(dǎo)航中已有逾十五年的研究歷史。他的研究領(lǐng)域涉及空間探索、采礦、軍事和運輸?shù)?，并在定位、建圖、規(guī)劃和控制方面作出了貢獻(xiàn)。他是International Journal of Robotics Research 和Journal of Field Robotics 的編輯委員會成員，并且在2015 年多倫多舉辦的Field and Service Robotics 會議中擔(dān)任主席。