该怎么学习不同的位算法，包括里程计、扩展卡尔曼滤波（EKF）、粒子滤波等？有没有书、教材推荐

学习不同的定位算法，包括里程计扩展卡尔曼滤波（EKF）、子滤波等，可以参考以下书籍教材：

1. "Probabilistic Robotics" by Sebastian Thrun, Wolfram Burgard, and Dieter Fox: 这本书是机器人感知和定位的经典教材，深入介绍了概率机器人学的理论和算法，包括粒子滤波、EKF等。

2. "Robot Mapping" by Cyrill Stachniss: 这本书重点介绍了机器人地图构建和定位的算法和技术，包括激光雷达SLAM、视觉SLAM以及各种定位算法。

3. "Kalman Filtering and Neural Networks" by Simon Haykin: 这本书详细介绍了卡尔曼滤波和神经网络的基本原理和应用，对理解EKF算法有很大帮助。

除了书籍，还有一些在线资源可以参考：

1. ROS Wiki: ROS（Robot Operating System）是一个广泛使用的机器人开发框架，在其官方网站ROS Wiki上有大量关于定位算法的教程和示例代码。

2. GitHub 开源项目：许多开源项目提供了实现定位算法的代码和文档，可以通过浏览GitHub上相关的开源项目来学习和参考。

此外，还可以参加相关的课程、研讨会和培训。机器人导航和定位是一个活跃的研究领域，不断有新的算法和技术涌现，保持学习和探索的态度是很重要的。