《概率机器人学：Thrun、Burgard与Fox的经典指南》

《概率机器人：理论与实践》是由Sebastian Thrun、Wolfram Burgard和Dieter Fox合著的一本经典著作，隶属于麻省理工学院出版社的"智能机器人与自主代理系列"。该书出版于2006年，主要探讨了在机器人技术领域中概率方法的应用，尤其是在机器人定位（如AMCL - Adaptive Monte Carlo Localization）方面的理论和实践。 作者们在书中深入剖析了概率机器人学，这是一个结合概率论、统计学和机器学习的交叉学科，它允许机器人在不确定的环境中做出合理的决策和行动。在传统机器人学中，精确的环境模型和传感器数据是关键，而在概率机器人学中，不确定性被视为常态，并通过概率模型来处理。这包括了诸如贝叶斯滤波器（如粒子滤波器）、马尔科夫链蒙特卡罗（Markov Chain Monte Carlo, MCMC）方法以及后验概率的计算，这些是实现机器人自主导航和地图构建的核心技术。 本书不仅涵盖了理论概念，还提供了丰富的实践经验，让读者理解如何将这些理论应用于实际的机器人系统中。通过对机器人在室内或室外环境中的定位、避障、路径规划等任务的实例分析，读者可以掌握如何利用概率模型来优化传感器数据融合，提高导航精度，以及处理动态障碍物和环境变化。 此外，书中还包括了对其他关键主题的探讨，如传感器融合、机器人状态估计、目标跟踪和决策制定。作者们强调了概率机器人学在无人驾驶汽车、无人机、服务机器人等领域的重要应用，并展示了其在人工智能发展中的核心地位。 《概率机器人》是一本既适合研究人员深入了解理论基础，又适合工程师学习实际应用的权威指南。它提供了对现代机器人技术不可或缺的概率建模和决策算法的深入理解，为读者在不断发展的机器人技术领域开拓新的研究方向和应用创新打下了坚实的基础。