2017版机器人状态估计权威指南：SLAM进阶必读

"State Estimation for Robotics" 是一本由 Timothy D. Barfoot 所著的高级机器人学教材，于2017年出版，它是对机器人状态估计领域的深入探讨。该书在高博士的推荐下，是对先前2016版的更新与改进，主要关注机器人如何通过传感器数据来估计其自身的状态，包括位置、速度、加速度等关键参数。作者在书中详细介绍了概率论的基础概念，如概率密度函数（PDF）、贝叶斯法则及其在推理中的应用、统计量如均值和协方差的计算。 在第二部分，作者从概率理论的导论开始，解释了概率密度函数的定义，强调了它在描述随机变量可能取值的分布上的重要性。接着，读者可以了解到贝叶斯规则，这是一种核心的统计推断方法，它允许根据新的观测数据更新先验知识，形成后验概率。书中还涵盖了统计量的概念，如样本均值和样本协方差，这些是估计系统状态时必不可少的工具。 本书共分为两大部分：第一部分专注于状态估计的理论基础和工具，确保读者理解基本的估计方法；第二部分则逐步深入到实际问题中，讨论了诸如粒子滤波、卡尔曼滤波等主流的估计算法，以及它们在解决机器人定位与导航中的应用。章节之间的内容按照递进的方式组织，使得初学者能够逐步掌握复杂的估计技术，并将其应用于实际的机器人系统设计。 值得注意的是，该书在2017年8月的修订版中，对部分内容进行了微调，例如更改了一些公式中的符号、修正了误差项的表示，以确保信息的准确性。这本教材对于希望深入研究机器人状态估计、自主导航或SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）技术的学生和工程师来说，是一本不可或缺的参考书。通过阅读这本书，读者将不仅能掌握理论知识，还能了解到如何在实践中有效地运用这些理论来处理现代机器人所面临的复杂环境。