移动机器人SLAM入门与方法详解

《移动机器人SLAM：介绍与方法》是一本由Juan-Antonio Fernández-Madrigal和José Luis Blanco Claraco共同编著的专著，于2012年出版。本书深入探讨了移动机器人概率定位与地图构建（Simultaneous Localization and Mapping, SLAM）领域的复杂性，并提供了当前最新且实际的应用发展。SLAM是移动机器人技术的核心组成部分，它允许机器人在未知环境中实时定位自身位置并创建环境地图，这对于自主导航、机器人探索和人工智能领域具有重要意义。 书中首先对移动机器人的基本概念进行阐述，涵盖了机器人如何感知周围环境（如通过传感器数据），以及如何将这些数据融合到一个统一的地图和自身定位中。作者特别关注了概率理论在定位中的应用，强调了基于统计模型的估计方法，如粒子滤波、扩展卡尔曼滤波等，这些技术对于处理噪声和不确定性至关重要。 书中还讨论了各种SLAM算法，包括但不限于基于特征点的方法（如视觉SLAM）、基于激光雷达的数据融合策略、以及全球定位系统（GPS）与视觉传感器的集成。此外，作者还介绍了关于地图构建的不同策略，如图搜索、分割合并和稠密重建，以及它们在不同环境条件下的性能比较。 为了支持读者理解和实践，书中的内容还包括了许多实例和案例研究，展示了SLAM技术在实际应用场景中的应用，如室内导航、自动驾驶车辆和无人机导航等。此外，书中还包含了详细的参考文献和索引，供读者进一步深入研究相关领域的最新研究成果。 《移动机器人SLAM：介绍与方法》的ISBN号分别为hardcover版本的978-1-4666-2104-6，ebook版本的978-1-4666-2105-3，以及print&perpetual access版本的978-1-4666-2106-0。该书适合于机器人技术、计算机视觉、人工智能以及自动驾驶等领域的研究人员和工程师，也适用于对SLAM原理感兴趣的研究生和高级学生作为教材或参考资料。整体上，这本书为理解和掌握移动机器人SLAM技术提供了一个全面而深入的视角。