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店铺： 旷氏文豪图书专营店

出版社： 电子工业出版社

ISBN：9787121313554

商品编码：13372067698

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

1本无人驾驶技术书

无人驾驶是一个复杂的系统，涉及的技术点种类多且跨度大，入门者常常不知从何入手。本书首先宏观地呈现了无人驾驶的整体技术架构，概述了无人驾驶中涉及的各个技术点。在读者对无人驾驶技术有了宏观认识后，本书深入浅出地讲解了无人驾驶定位导航、感知、决策与控制等算法，深度学习在无人驾驶中的应用，无人驾驶系统软件和硬件平台，无人驾驶安全及无人驾驶云平台等多个主要技术点。本书的作者都是无人驾驶行业的从业者与研究人员，有着多年无人驾驶及人工智能技术的实战经验。

本书从实用的角度出发，以期帮助对无人驾驶技术感兴趣的从业者与相关人士实现对无人驾驶行业的快速入门，以及对无人驾驶技术的深度理解与应用实践。

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
3.5 结论37
3.6 参考资料38
4 基于计算机视觉的无人驾驶感知系统39
4.1 无人驾驶的感知39
4.2 KITTI数据集40
4.3 计算机视觉能帮助无人车解决的问题42
4.4 Optical Flow和立体视觉43
4.5 物体的识别与追踪45
4.6 视觉里程计算法47
4.7 结论48
4.8 参考资料49
5 卷积神经网络在无人驾驶中的应用50
5.1 CNN简介50
5.2 无人驾驶双目3D感知51
5.3 无人驾驶物体检测54
5.4 结论59
5.5 参考资料59
6 增强学习在无人驾驶中的应用61
6.1 增强学习简介61
6.2 增强学习算法63
6.3 使用增强学习帮助决策68
6.4 无人驾驶的决策介绍70
6.5 参考资料74

7 无人驾驶的规划与控制75
7.1 规划与控制简介75
7.2 路由寻径77
7.3 行为决策84
7.4 动作规划93
7.5 反馈控制101
7.6 无人车规划控制结语105
7.7 参考资料105
8 基于ROS的无人驾驶系统108
8.1 无人驾驶：多种技术的集成108
8.2 机器人操作系统（ROS）简介110
8.3 系统可靠性115
8.4 系统通信性能提升116
8.5 系统资源管理与安全性117
8.6 结论118
8.7 参考资料118
9 无人驾驶的硬件平台120
9.1 无人驾驶：复杂系统120
9.2 传感器平台121
9.3 计算平台140
9.4 控制平台150
9.5 结论157
9.6 参考资料158
10 无人驾驶系统安全160
10.1 针对无人驾驶的安全威胁160
10.2 无人驾驶传感器的安全160
10.3 无人驾驶操作系统的安全162
10.4 无人驾驶控制系统的安全163
10.5 车联网通信系统的安全性165
10.6 安全模型校验方法168
10.7 参考资料169
11 基于Spark与ROS的分布式无人驾驶模拟平台171
11.1 无人驾驶模拟技术171
11.2 基于ROS的无人驾驶模拟器173
11.3 基于Spark的分布式的模拟平台175
11.4 结论178
11.5 参考资料178
12 无人驾驶中的高精度地图180
12.1 电子地图分类180
12.2 高精度地图的特点183
12.3 高精度地图的生产185
12.4 无人驾驶场景中的应用188
12.5 高精度地图的现状与结论190
12.6 参考资料191
13 无人驾驶的未来192
13.1 无人驾驶的商业前景192
13.2 无人车面临的障碍194
13.3 无人驾驶产业198
13.4 **化下的无人驾驶203
13.5 无人驾驶发展对策205
13.6 可预见的未来207
13.7 参考资料208

概率机器人

《概率机器人》对概率机器人学这一新兴领域进行了全面的介绍。概率机器人学依赖统计技术表示信息和进行决策，以容纳当今大多数机器人应用中必然存在的不确定性，是机器人学的一个分支。它依赖统计技术表示信息和制定决策。这样做，可以接纳在当今大多数机器人应用中引起的不确定性。本书主要专注于算法，对于每种算法，均提供了四项内容：①伪码示例；②完整的数学推导；③实验结果；④算法优缺点的详细讨论。
《概率机器人》包括了基础知识、定位、地图构建、规划与控制四大部分。本书共17章，每章的后都提供了练习题和动手实践的项目。相信本书可以加深读者对概率机器人学的认识。
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
2.4.3 贝叶斯滤波的数学推导 23
2.4.4 马尔可夫假设 25
2.5 表示法和计算 25
2.6 小结 26
2.7 文献综述 26
2.8 习题 27
第3章 高斯滤波 29
3.1 引言 29
3.2 卡尔曼滤波 30
3.2.1 线性高斯系统 30
3.2.2 卡尔曼滤波算法 31
3.2.3 例证 32
3.2.4 卡尔曼滤波的数学推导 33
3.3 扩展卡尔曼滤波 40
3.3.1 为什么要线性化 40
3.3.2 通过泰勒展开的线性化 42
3.3.3 扩展卡尔曼滤波算法 44
3.3.4 扩展卡尔曼滤波的数学推导 44
3.3.5 实际考虑 46
3.4 无迹卡尔曼滤波 49
3.4.1 通过无迹变换实现线性化 49
3.4.2 无迹卡尔曼滤波算法 50
3.5 信息滤波 54
3.5.1 正则参数 54
3.5.2 信息滤波算法 55
3.5.3 信息滤波的数学推导 56
3.5.4 扩展信息滤波算法 57
3.5.5 扩展信息滤波的数学推导 58
3.5.6 实际考虑 59
3.6 小结 60
3.7 文献综述 61
3.8 习题 62
第4章 非参数滤波 64
4.1 直方图滤波 64
4.1.1 离散贝叶斯滤波算法 65
4.1.2 连续状态 65
4.1.3 直方图近似的数学推导 67
4.1.4 分解技术 69
4.2 静态二值贝叶斯滤波 70
4.3 粒子滤波 72
4.3.1基本算法 72
4.3.2 重要性采样 75
4.3.3 粒子滤波的数学推导 77
4.3.4 粒子滤波的实际考虑和特性 79
4.4 小结 85
4.5 文献综述 85
4.6 习题 86
第5章 机器人运动 88
5.1 引言 88
5.2 预备工作 89
5.2.1 运动学构型 89
5.2.2 概率运动学 89
5.3 速度运动模型 90
5.3.1 闭式计算 91
5.3.2 采样算法 92
5.3.3 速度运动模型的数学推导 94
5.4 里程计运动模型 99
5.4.1 闭式计算 100
5.4.2 采样算法 102
5.4.3 里程计运动模型的数学推导 104
5.5 运动和地图 105
5.6 小结 108
5.7 文献综述 109
5.8 习题 110
第6章 机器人感知 112
6.1 引言 112
6.2 地图 114
6.3 测距仪的波束模型 115
6.3.1 基本测量算法 115
6.3.2 调节固有模型参数 119
6.3.3 波束模型的数学推导 121
6.3.4 实际考虑 126
6.3.5 波束模型的局限 127
6.4 测距仪的似然域 127
6.4.1 基本算法 127
6.4.2 扩展 130
6.5 基于相关性的测量模型 131
6.6 基于特征的测量模型 133
6.6.1 特征提取 133
6.6.2 地标的测量 133
6.6.3 已知相关性的传感器模型 134
6.6.4 采样位姿 135
6.6.5 进一步的考虑 137
6.7 实际考虑 137
6.8 小结 138
6.9 文献综述 139
6.10 习题 139
第Ⅱ部分 定 位
第7章 移动机器人定位:马尔可夫与高斯 142
7.1 定位问题的分类 144
7.2 马尔可夫定位 146
7.3 马尔可夫定位图例 147
7.4 扩展卡尔曼滤波定位 149
7.4.1 图例 149
7.4.2 扩展卡尔曼滤波定位算法 151
7.4.3 扩展卡尔曼滤波定位的数学推导 151
7.4.4 物理实现 157
7.5 估计一致性 161
7.5.1 未知一致性的扩展卡尔曼滤波定位 161
7.5.2 极大似然数据关联的数学推导 162
7.6 多假设跟踪 164
7.7 无迹卡尔曼滤波定位 165
7.7.1 无迹卡尔曼滤波定位的数学推导 165
7.7.2 图例 168
7.8 实际考虑 172
7.9 小结 174
7.10 文献综述 175
7.11 习题 176
第8章 移动机器人定位:栅格与蒙特卡罗 179
8.1 介绍 179
8.2 栅格定位 179
8.2.1 基本算法 179
8.2.2 栅格分辨率 180
8.2.3 计算开销 184
8.2.4 图例 184
8.3 蒙特卡罗定位 189
8.3.1 图例 189
8.3.2 蒙特卡罗定位算法 191
8.3.3 物理实现 191
8.3.4 蒙特卡罗定位特性 194
8.3.5 随机粒子蒙特卡罗定位:失效恢复 194
8.3.6 更改建议分布 198
8.3.7 库尔贝克-莱布勒散度采样:调节样本集合大小 199
8.4 动态环境下的定位 203
8.5 实际考虑 208
8.6 小结 209
8.7 文献综述 209
8.8习题 211
第Ⅲ部分 地图构建
第9章 占用栅格地图构建 213
9.1 引言 213
9.2 占用栅格地图构建算法 216
9.2.1 多传感器信息融合 222
9.3 反演测量模型的研究 223
9.3.1 反演测量模型 223
9.3.2 从正演模型采样 224
9.3.3 误差函数 225
9.3.4 实例与深度思考 226
9.4 *大化后验占用地图构建 227
9.4.1 维持依赖实例 227
9.4.2 用正演模型进行占用栅格地图构建 228
9.5 小结 231
9.6 文献综述 231
9.7 习题 232.............

视觉SLAM十四讲：从理论到实践

本书系统介绍了视觉SLAM（同时定位与地图构建）所需的基本知识与核心算法，既包括数学理论基础，如三维空间的刚体运动、非线性优化，又包括计算机视觉的算法实现，例如多视图几何、回环检测等。此外，还提供了大量的实例代码供读者学习研究，从而更深入地掌握这些内容。本书可以作为对SLAM 感兴趣的研究人员的入门自学材料，也可以作为SLAM 相关的高校本科生或研究生课程教材使用。
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
2.4.1 安装Linux 操作系统25
2.4.2 Hello SLAM27
2.4.3 使用cmake28
2.4.4 使用库30
2.4.5 使用IDE32
第3 讲三维空间刚体运动37
3.1 旋转矩阵39
3.1.1 点和向量，坐标系39
3.1.2 坐标系间的欧氏变换40
3.1.3 变换矩阵与齐次坐标42
3.2 实践：Eigen 44
3.3 旋转向量和欧拉角48
3.3.1 旋转向量48
3.3.2 欧拉角50
3.4 四元数51
3.4.1 四元数的定义51
3.4.2 四元数的运算53
3.4.3 用四元数表示旋转55
3.4.4 四元数到旋转矩阵的转换55
3.5 * 相似、仿射、射影变换56
3.6 实践：Eigen 几何模块57
3.7 可视化演示60
第4 讲李群与李代数62
4.1 李群与李代数基础 64
4.1.1 群64
4.1.2 李代数的引出65
4.1.3 李代数的定义 67
4.1.4 李代数so(3) 67
4.1.5 李代数se(3)68
4.2 指数与对数映射69
4.2.1 SO(3) 上的指数映射69
4.2.2 SE(3) 上的指数映射.70
4.3 李代数求导与扰动模型72
4.3.1 BCH 公式与近似形式72
4.3.2 SO(3) 李代数上的求导73
4.3.3 李代数求导74
4.3.4 扰动模型（左乘）75
4.3.5 SE(3) 上的李代数求导76
4.4 实践：Sophus76
4.5 * 相似变换群与李代数.79
4.6 小结81
第5 讲相机与图像82
5.1 相机模型 84
5.1.1 针孔相机模型84
5.1.2 畸变87
5.1.3 双目相机模型 90
5.1.4 RGB-D 相机模型92
5.2 图像93
5.3 实践：图像的存取与访问95
5.3.1 安装OpenCV95
5.3.2 操作OpenCV 图像96
5.4 实践：拼接点云99
第6 讲非线性优化104
6.1 状态估计问题106
6.1.1 *大后验与*大似然106
6.1.2 *小二乘的引出 108
6.2 非线性*小二乘109
6.2.1 一阶和二阶梯度法110
6.2.2 高斯牛顿法111
6.2.3 列文伯格—马夸尔特方法113
6.2.4 小结114
6.3 实践：Ceres115
6.3.1 Ceres 简介 116
6.3.2 安装Ceres116
6.3.3 使用Ceres 拟合曲线 117
6.4 实践：g2o121
6.4.1 图优化理论简介121
6.4.2 g2o 的编译与安装122
6.4.3 使用g2o 拟合曲线123
6.5 小结128
第7 讲视觉里程计1130
7.1 特征点法132
7.1.1 特征点132
7.1.2 ORB 特征134
7.1.3 特征匹配137
7.2 实践：特征提取和匹配138
7.3 2D?2D: 对极几何141
7.3.1 对极约束141
7.3.2 本质矩阵143
7.3.3 单应矩阵146
7.4 实践：对极约束求解相机运动148
7.5 三角测量153
7.6 实践：三角测量154
7.6.1 三角测量代码154
7.6.2 讨论156
7.7 3D?2D：PnP157
7.7.1 直接线性变换158
7.7.2 P3P159
7.7.3 Bundle Adjustment 161
7.8 实践：求解PnP165
7.8.1 使用EPnP 求解位姿165
7.8.2 使用BA 优化166
7.9 3D?3D：ICP172
7.9.1 SVD 方法173
7.9.2 非线性优化方法 175
7.10 实践：求解ICP176
7.10.1 SVD 方法176
7.10.2 非线性优化方法178
7.11 小结180..................

聚焦前沿，赋能未来：一本深度解析无人驾驶技术、视觉SLAM与概率机器人学的权威指南 在科技飞速发展的今天，无人驾驶、机器人技术正以前所未有的速度改变着我们的世界。从智能汽车到自动化工厂，从精准导航到智能决策，这些前沿技术已经渗透到我们生活的方方面面，并预示着一个更加智能、高效的未来。然而，要真正理解并驾驭这些强大的技术，需要系统、深入的学习和扎实的理论基础。 本书，正是为了满足这一迫切需求而精心打造的。它并非仅仅是对某个单一技术领域的浅尝辄止，而是将目光投向了无人驾驶和机器人学的核心驱动力：计算机视觉、定位导航、感知决策以及概率建模。本书巧妙地将三本重量级著作的精神融为一体，以一种相互呼应、层层递进的方式，为您构建起一座通往智能化机器人世界的大型知识桥梁。 第一部分：无人驾驶的基石——洞悉全局的“一本无人驾驶技术书” 无人驾驶技术，作为人工智能在交通领域的终极体现，其背后蕴含着极其复杂的系统工程。本书将从宏观视角出发，系统性地梳理无人驾驶汽车的整体架构、关键技术模块及其相互之间的协同关系。 感知层面的“眼睛”与“耳朵”： 我们将深入剖析无人驾驶汽车如何“看见”世界。这包括对各种车载传感器（如激光雷达、摄像头、毫米波雷达、超声波传感器等）的原理、优缺点及其融合策略的详尽讲解。您将了解如何从原始传感器数据中提取有用的信息，例如障碍物检测、车道线识别、交通标志识别、行人检测等。我们会重点探讨深度学习在图像识别和物体检测中的应用，以及如何利用多传感器融合技术提高感知的鲁棒性和准确性。 定位与建图：知晓“我在哪儿”与“世界长什么样”： 准确的定位是无人驾驶的生命线。本书将详述全球导航卫星系统（GNSS）的原理及其在无人驾驶中的应用，同时更侧重于介绍在GNSS信号不可靠或缺失时的替代和增强方案。我们将深入探讨惯性测量单元（IMU）的作用，以及如何结合GNSS、IMU与其他传感器实现高精度、高频率的实时定位。而地图的构建与更新，是实现自主导航的前提。我们将介绍不同类型的地图（如2D地图、3D点云地图、语义地图等）及其构建方法，并分析动态环境下的地图更新挑战。 决策与规划：做出“去哪儿”与“怎么去”的明智选择： 在感知和定位的基础上，无人驾驶系统需要做出各种决策。本书将详细阐述路径规划的各个层级，从全局路径规划到局部轨迹生成。您将学习到各种经典的路径规划算法，如A算法、Dijkstra算法等，并了解在复杂动态环境下的行为预测和意图识别技术。我们还将探讨基于规则的决策系统和基于机器学习的决策方法，以及如何处理与其他交通参与者的交互问题，实现安全、平稳、高效的驾驶行为。 控制层面的执行者： 最后，我们将触及车辆动力学模型和控制算法，解释无人驾驶系统如何将规划好的轨迹转化为实际的转向、加速和制动指令，实现对车辆的精确控制。 第二部分：视觉里程计与SLAM的智慧——迈向自主认知的“视觉SLAM十四讲：从理论到实践” 如果说第一部分构建了无人驾驶的宏观框架，那么第二部分则将深入到其核心的感知与定位技术——视觉SLAM（Simultaneous Localization and Mapping，即时定位与地图构建）。本书将以清晰的脉络，从理论到实践，带您全面掌握这一关键领域。 视觉SLAM的起源与核心概念： 我们将从基础讲起，解释为什么视觉SLAM如此重要，以及它在机器人领域，特别是无人驾驶中的不可替代性。您将理解SLAM的基本问题：如何在未知环境中，仅凭传感器数据（主要是摄像头）实现自身定位，并同时构建出环境地图。 相机模型与图像处理： 视觉SLAM的起点是图像。本书将详细介绍相机的成像模型（针孔模型、畸变模型等），以及如何从图像中提取有用的特征点（如SIFT、SURF、ORB等）。您将学习到图像去畸变、特征匹配、光流法等关键技术。 多视图几何： 理解不同视角下同一场景的几何关系是视觉SLAM的核心。我们将深入讲解对极几何、本质矩阵、单应矩阵等概念，以及如何利用这些原理实现相机姿态的估计。 视觉里程计（VO）的实现： VO是视觉SLAM的基础，它负责估计相机在短时间内连续帧之间的相对运动。本书将详细介绍基于特征点法的VO和基于直接法的VO，对比它们的优缺点，并提供具体的实现思路。 回环检测与地图融合： 当机器人回到曾经到过的地方时，回环检测是避免地图漂移、修正累积误差的关键。您将学习到各种回环检测的方法，以及如何将回环信息融入到地图构建过程中。 后端优化： SLAM系统需要对历史数据进行优化，以获得更精确的定位和更一致的地图。本书将讲解图优化（Graph Optimization）和Bundle Adjustment（BA）等重要的后端优化技术。 开源框架与实践： 为了让您能够学以致用，本书还将重点介绍当前主流的开源视觉SLAM框架，如ORB-SLAM、VINS-Mono/Fusion等，并提供详细的配置、编译和运行指南，引导您完成自己的第一个视觉SLAM系统。 第三部分：不确定性下的智慧决策——掌握概率机器人的核心“概率机器人” 在现实世界中，传感器测量永远存在噪声，环境信息总是部分可见，机器人需要在一个充满不确定性的环境中做出最优决策。这正是概率机器人的精髓所在。本书将带您进入概率建模的世界，为构建更智能、更可靠的机器人系统奠定坚实基础。 概率论与统计学基础： 我们将从概率论和统计学的基本概念出发，如概率分布、随机变量、期望、方差等，为后续更复杂的模型打下基础。 滤波算法：时序不确定性的处理： 机器人需要在动态环境中不断更新其状态（如位置、速度）。本书将重点讲解一系列重要的滤波算法，包括： 卡尔曼滤波（Kalman Filter, KF）： 经典线性系统状态估计的基石，我们将详细推导其原理，并分析其在机器人领域的应用。 扩展卡尔曼滤波（Extended Kalman Filter, EKF）： 针对非线性系统的扩展，揭示其在实际应用中的局限性。 无迹卡尔曼滤波（Unscented Kalman Filter, UKF）： 一种更优化的非线性滤波方法，通过采样点传播不确定性，提高估计精度。 粒子滤波（Particle Filter, PF）： 应对任意非线性、非高斯系统的强大工具，我们将深入讲解其原理和应用。 贝叶斯推理与概率图模型： 概率机器人高度依赖于贝叶斯推理。本书将介绍贝叶斯定理及其在机器人状态估计中的应用，并引入概率图模型（如马尔可夫链、因子图等），展示如何构建复杂的概率模型来描述机器人系统。 感知、定位与决策的概率方法： 我们将结合前面的内容，展示如何利用概率机器人学的思想来改进感知、定位和决策。例如，在视觉SLAM中，利用粒子滤波或图优化来提高定位的鲁棒性；在决策规划中，利用马尔可夫决策过程（MDP）或部分可观察马尔可夫决策过程（POMDP）来处理不确定性下的最优策略。 机器人导航与运动规划的概率视角： 本书将探讨如何在概率框架下进行机器人导航，包括在不确定环境中进行路径规划和避障，以及如何评估策略的风险和不确定性。 本书的独特价值与学习路径： 本书最大的特点在于其内容的关联性和互补性。无人驾驶的技术体系，正是由感知（视觉SLAM是核心）、定位、决策、控制等模块构成，而概率机器人学则为这些模块的实现提供了严谨的数学工具和强大的理论支撑。 循序渐进，由点及面： 您可以从您最感兴趣的领域开始阅读，但强烈建议您按照“无人驾驶整体框架 → 视觉SLAM核心技术 → 概率机器人学工具箱”的顺序进行学习。这将帮助您建立起清晰的技术图谱。 理论与实践并重： 本书不仅提供了深厚的理论基础，还通过视觉SLAM部分的实践指导，让您能够亲手搭建和运行相关的系统，将理论知识转化为实际技能。 面向未来，解决实际问题： 本书的内容紧密贴合当前无人驾驶和机器人领域的发展趋势，为您解决实际工程问题提供理论指导和技术方案。 赋能创新，激发潜能： 掌握了这些核心技术，您将能够更好地理解现有技术，更能从中发现创新点，为未来的技术发展贡献力量。 无论您是想深入理解无人驾驶汽车的工作原理，还是想掌握视觉SLAM的关键技术，亦或是希望构建出能够在复杂环境中做出智能决策的机器人，本书都将是您不可或缺的指南。它将为您打开一扇通往智能化机器人时代的大门，让您在科技浪潮中，把握先机，引领未来。

评分☆☆☆☆☆

这本《视觉SLAM十四讲：从理论到实践》简直是给视觉SLAM新手的一剂良药！我之前对SLAM（同步定位与地图构建）一直处于“听说过但不太懂”的状态，尤其是视觉SLAM，感觉非常神秘。这本书的标题就足够吸引人，“十四讲”听起来很有条理，而且“从理论到实践”更是点睛之笔。翻开书，我惊喜地发现，它并没有一开始就抛出一堆复杂的数学公式，而是循序渐进地讲解。从最基础的相机模型、图像采集，到特征提取、匹配，再到因子图优化、Bundle Adjustment，每一讲都像是在一点点揭开视觉SLAM的面纱。我特别喜欢它在讲解理论时，会穿插一些现实中的应用场景，让我更容易理解为什么需要这些算法。而且，书中还提供了很多可以动手实践的建议，虽然我目前还没有全部照做，但光是想象着自己也能跑通一个简单的SLAM系统，就觉得非常兴奋。这本书的语言也相当通俗易懂，即便是一些比较抽象的概念，作者也能用生动形象的比喻来解释，这对于我这种没有深厚数学背景的读者来说，简直是福音。我期待着能在这本书的引领下，真正掌握视觉SLAM的核心技术，并且能为我未来的项目开发打下坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

我最近入手了这几本关于工业机器人应用的书籍，之前对工业机器人的印象主要停留在自动化生产线上那些机械臂，感觉离我有点远。但深入了解之后，才发现工业机器人远不止于此，它的应用范围非常广泛，而且在提升生产效率、降低成本、改善工作环境等方面起着至关重要的作用。我最感兴趣的是这些书中关于机器人编程和集成的内容。很多书都详细介绍了不同品牌、不同类型的工业机器人，以及它们各自的控制系统和编程语言。我希望能够从中学习到如何为工业机器人编写指令，如何让它们完成复杂的任务，比如焊接、搬运、装配等等。另外，书中还提到了机器人与其它自动化设备之间的协同工作，比如与PLC、MES系统的集成，这让我对整个工业自动化流程有了更宏观的认识。我特别期待能看到一些实际的案例分析，了解工业机器人在不同行业中的具体应用，比如汽车制造、电子产品生产、食品包装等等。这本书的图片和图表非常多，帮助我直观地理解机器人的结构和工作原理，也让我对工业机器人的未来发展方向有了更清晰的洞察。

评分☆☆☆☆☆

第一本，我最近入手了一本关于无人驾驶技术的书，说是从理论到实践，我一直对这个领域很感兴趣，总觉得未来一定是无人驾驶的天下。拿到书的时候，我被它厚重的篇幅给震撼到了，感觉内容肯定很扎实。我花了一些时间翻阅了一下目录，发现它从最基础的传感器原理讲起，包括激光雷达、摄像头、毫米波雷达等等，然后逐步深入到感知、定位、决策、控制这些无人驾驶的核心技术。让我印象比较深的是，书中用了大量的图示和流程图来解释复杂的算法，比如点云处理、目标检测、路径规划等等。有些章节还附带了代码示例，虽然我还没来得及去运行，但光是看着那些代码，就觉得非常有学习价值。我特别期待能从中学到如何将理论知识转化为实际应用，比如如何搭建一个简单的无人驾驶仿真环境，或者如何理解现有的无人驾驶系统架构。这本书的语言风格也比较严谨，一看就是专业人士写的，对我这样想深入了解无人驾驶技术的人来说，绝对是一本宝藏。我希望能通过阅读这本书，能够对无人驾驶技术有一个全面而深入的理解，并且能够展望一下它未来的发展趋势。

评分☆☆☆☆☆

我最近接触到一本非常厚重的关于概率机器人的书籍，当时就被它的专业性和深度所吸引。我一直对人工智能中的不确定性处理和概率模型很感兴趣，而概率机器人正是将这些理论应用到机器人领域的一个绝佳例子。这本书从最基本的概率论和统计学概念讲起，然后逐步深入到贝叶斯滤波、卡尔曼滤波、粒子滤波等核心算法。它非常细致地讲解了这些算法在机器人定位、建图、导航等方面的应用，让我对机器人如何在复杂多变的环境中做出决策有了全新的认识。我特别喜欢书中对数学推导的严谨性，虽然有时候会觉得有点烧脑，但一旦理解了其中的逻辑，就会觉得豁然开朗。而且，书中还提供了大量的伪代码和理论分析，让我能够更好地理解算法的内在机制。这本书的篇幅很大，内容涵盖非常广，我估计需要花很长的时间才能完全消化，但我觉得这绝对是一本值得反复研读的经典之作，它为我理解更高级的机器人智能提供了坚实的理论基础，让我对如何让机器人变得更“聪明”有了更深刻的理解。

评分☆☆☆☆☆

最近买了几本关于工业机器人应用的图书，感觉打开了一个新世界的大门。我之前总觉得工业机器人就是那些在工厂里重复动作的“铁疙瘩”，但看了这些书之后，才发现它的潜力远不止于此。尤其吸引我的是关于机器人系统集成和人机协作的内容。书里详细介绍了如何将机器人与现有的生产线进行无缝对接，以及如何实现多机器人协同工作，这对我理解整个智能制造的流程非常有帮助。我特别关注书中关于机器人安全和人机交互的部分，毕竟在实际应用中，如何保证操作人员的安全，以及如何让人与机器人更和谐地协作，是至关重要的。我还对书中关于机器人维护和故障诊断的内容很感兴趣，希望能从中学习到如何让机器人更稳定可靠地运行。这本书的图例非常丰富，展示了各种不同场景下工业机器人的工作状态，让我能够更直观地感受到技术的力量。我期待通过阅读这些书，能够更好地理解工业机器人在现代工业中的作用，并且能够为将来可能接触到的相关项目提供一些思路。