探索不确定性下概率机器人技术：滤波与定位算法详解

《概率机器人学》是一本由Sebastian Thrun、Wolfram Burgard和Dieter Fox合著的专业书籍，由麻省理工学院出版社出版。该书针对机器人学领域，深入探讨了在不确定性环境中，特别是与概率和统计方法结合的机器人技术。主要内容分为四大部分：基础知识、递归状态估计、滤波器（包括高斯滤波器、非参数滤波器）、机器人运动、感知、定位（移动机器人定位的Markov和Gaussian方法、网格和蒙特卡洛方法）、地图构建（包括占用格网映射、SLAM算法）、路径规划与控制（如马尔可夫决策过程、部分可观测马尔可夫决策过程），以及探索策略。 在"基础知识"章节，作者介绍了机器人领域的不确定性来源，以及概率机器人学的概念，包括其对传统机器人学的扩展和潜在影响。这部分还涉及教学概率机器人学的方法和参考文献。 "递归状态估计"部分详细讲解了概率理论在机器人环境交互中的应用，如状态定义、环境交互模型和生成性法则，以及各种滤波器（如贝叶斯滤波器、卡尔曼滤波器、扩展卡尔曼滤波器、无迹卡尔曼滤波器和信息滤波器）的原理、算法和数学推导。这些滤波器是处理传感器数据并估计机器人状态的核心技术。 "机器人运动"章节讨论了机器人在运动建模方面的知识，包括速度和 odometry 运动模型，以及这些模型如何应用于导航和地图构建。同时，还涵盖了与地图相关的运动和感知融合。 "定位"部分则着重于移动机器人定位的不同方法，如基于Markov和Gaussian的定位，以及网格和蒙特卡洛方法的应用，如粒子滤波和多假设跟踪。书中还涉及了SLAM（同时定位和建图）技术的实现，包括EKF SLAM、GraphSLAM和Sparse Extended Information Filter等算法。 "规划和控制"章节探讨了马尔可夫决策过程在选择最优行动时的不确定性和价值迭代方法，以及将其应用到机器人控制。部分可观测马尔科夫决策过程和近似方法也被纳入，如QMDPs、增强马尔可夫决策过程和蒙特卡洛POMDPs。 此外，书中还包含关于探索策略的章节，如何通过信息增益、贪婪算法和蒙特卡罗方法引导机器人进行有效探索，以优化路径规划和学习地图。 《概率机器人学》为读者提供了一套完整的概率统计方法在现代机器人系统设计中的理论和实践指导，对于从事机器人学研究和工程实践的专业人士具有很高的参考价值。