机器人感知:因子图在SLAM中的应用

  • 书籍语言:简体中文
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  • 发布日期:2025-09-07
  • 连载状态:全集
  • 书籍作者:
  • ISBN:9787121338113
  • 运行环境:pc/安卓/iPhone/iPad/Kindle/平板

内容简介

本书介绍在人工智能时代,用来建模和求解大规模机器人推断问题所使用的因子图。重点介绍解决机器人面临的大规模推理问题,以及部署机器人的相关知识。因子图相关知识(概率图模型的一种)是机器人感知中至关重要的一环,而机器人感知是机器人领域最难的技术点。希望本书能给读者带来启发。

作者简介

Frank Dellaert,2001年于卡内基梅隆大学获得博士学位,现于佐治亚理工学院交互计算学院任终身教授。他目前的研究兴趣主要集中在机器人与计算机视觉的交叉领域,尤其是用图模型方法解决大规模三维重建与地图构建问题。 Michael Kaess,现于卡内基梅隆大学任助理教授。Michael于2008年在佐治亚理工学院获博士学位,之后于麻省理工学院先后就任博士后与研究员。他目前的研究兴趣包括移动机器人智能问题,具体集中在大规模三维建图与定位问题中的概率图模型与线性代数的联系。

译者简介

刘富强,泡泡机器人创始人。

董靖,美国佐治亚理工学院计算机科学博士,主要研究方向机器人学。

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目录

第1 章引言3
1.1 机器人领域中的推断问题 4
1.2 概率建模 5
1.3 生成模型的贝叶斯网络 6
1.4 指定概率密度函数 8
1.5 在贝叶斯网络中进行模拟 9
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