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机器人学中的状态估计 state estimation for robotics（英文版）

状态估计

3星 · 超过75%的资源需积分: 50 167 下载量 69 浏览量更新于2023-03-16 评论 6 收藏 4.47MB PDF 举报

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试读

395页

作者：Timothy D. Barfoot ，最新2018高清资源，完整395页，持续更新。版权归作者所有，任何形式转载请联系作者。 State Estimation for Robotics早已在SLAM领域广为流传，几乎是SLAM入门必读的经典书籍之一。本书深入讲解了状态估计的机理、三维几何学基础、矩阵李群以及位姿和点的估计方法等，尤其对基于滤波器的状态估计方法的介绍全面深刻。现在在高翔、颜沁睿、刘富强等十多位SLAM专家、爱好者的共同努力下，中文译本《机器人学中的状态估计》也终于得以面世。这对于国内广大SLAM爱好者来说，可谓一大福音，值得隆重推荐。 ——浙江大学教授，CAD & CG国家重点实验室计算机视觉团队带头人，章国锋 State Estimation for Robotics是加拿大多伦多大学Barfoot教授的名著，也是机器人方向的经典教材之一。该书侧重数学基础，先花了三分之二的篇幅来介绍概率、几何方面的基础知识，最后又回到应用问题，详细介绍了基于点云和图像的姿态估计。这是一本难得的既注重基础又顾及前沿研究问题的教材。书的译者是一群对机器人技术富有激情的年轻人，他们中的许多人在计算机视觉、机器人等科研领域开始崭露头角。这本译作倾注了他们的满腔热忱和对国内技术发展的期望。 ——加拿大西蒙弗雷泽大学终身教授，谭平本书介绍了机器人领域的重要核心技术——状态估计。这本书不只介绍了一些传统的经典算法，也涉及了最新的行业进展和应用，同时还传授了一些基础的数学工具。本书使用严谨的数学语言，同时又深入浅出，是初学者不可多得的良师益友。 ——自动驾驶公司AutoX创始人，原美国普林斯顿大学计算机视觉与机器人实验室主任，麻省理工学院博士肖健雄

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STATE ESTIMATION FOR

ROBOTICS

Timothy D. Barfoot

 2018

Cambridge University Press is the Oﬃcial Publisher

This Unoﬃcial Version Compiled on November 28, 2018

Send errata to <tim.barfoot@utoronto.ca>

Revision History

13 May 2017 Version best matching published ﬁrst edition

12 Aug 2017 Equation (4.47a): Σ

changed to Σ

12 Aug 2017 Page 111, bullet 4: Σ

changed to Σ

12 Aug 2017 Page 117, bullet (ii): changed 4(a) to 3

12 Aug 2017 Equation (4.87):

−

changed to

12 Aug 2017 Equation (4.89):

changed to

12 Aug 2017 Equation (4.102d): x

op,k,0

changed to x

op,k,i

12 Aug 2017 Equation (7.102): removed negative sign

22 Nov 2017 Fixed typo in Jacobi identity (page 218)

10 Dec 2017 Equation (2.52): Σ

−1

changed to Σ

−1

10 Dec 2017 Inline above (8.2): r

changed to r

10 Dec 2017 Equation (6.26): 0 changed to 0

10 Dec 2017 Inline below (4.132): e(x

) = Lu(x

) changed to

e(x

) = L

−1

u(x

)

10 Dec 2017 Angular acceleration: ω

◦

−→

changed to ω

◦

−→

10 Dec 2017 Equation (4.31): corrected a double comma

10 Dec 2017 Equation (4.92a): n

k,j

changed to

k,j

5 Jan 2018 Page 227, deﬁnition of Ad(SE(3)): removed extra

comma before ﬁnal bracket

5 Jan 2018 Equation (9.55): changed ζ

to ζ

5 Jan 2018 Equation (8.47): added missing V

in an intermediate

step

5 Jan 2018 Equation (4.207): changed ? to ∗

5 Jan 2018 Equation (4.165a): changed subscript ` to j

5 Jan 2018 Equation (4.166): changed G

to G

16 Feb 2018 Pages 267-8: corrected J

−1

and J

−1

to J

and J

25 Mar 2018 Page 108: corrected ‘mean of output is’ to be ‘mean

of input is’

25 Mar 2018 Equation (6.129): corrected r

to be r

13 Apr 2018 Equation (8.105): corrected j − 1 to j = 1

22 Apr 2018 Equation (2.20): added missing −1 in deﬁnition of η

iii

iv Revision History

12 May 2018 Equations (7.234) and (7.239): ﬁxed two negative

signs each to repair proof

12 May 2018 Identity page: ﬁxed summation on series deﬁnitions of

T, T , and their inverses to start at n = 0 not n = 1

27 May 2018 Started an appendix with new material since ﬁrst edi-

tion

13 Jul 2018 Equation (7.150): changed T

= T

−1

to T

−1

just below this equation in the text

13 July 2018 Equation (3.99a): removed H

from front of both

terms to match (3.98)

13 July 2018 Equation (3.99b): removed H

from front of both

terms to match (3.98), make second term negative

13 Aug 2018 Equation (10.18): corrected J

to J

13 Aug 2018 Exercise 6.6.6: adjusted wording to due to poor use

of the term ‘aﬃne’

22 Nov 2018 Equation (4.85): corrected n

to be n

k,i

26 Nov 2018 Exercise 2.5.6: corrected N to K in upper limit of

mean summation

28 Nov 2018 Added Appendix A.3 on the posterior covariance re-

cursion for the Cholesky and RTS smoothers.

Contents

Acronyms and Abbreviations xi

Notation xiii

Foreword xv

1 Introduction 1

1.1 A Little History 1

1.2 Sensors, Measurements, and Problem Deﬁnition 3

1.3 How This Book Is Organized 4

1.4 Relationship to Other Books 5

Part I Estimation Machinery 7

2 Primer on Probability Theory 9

2.1 Probability Density Functions 9

2.1.1 Deﬁnitions 9

2.1.2 Bayes’ Rule and Inference 10

2.1.3 Moments 11

2.1.4 Sample Mean and Covariance 12

2.1.5 Statistically Independent, Uncorrelated 12

2.1.6 Normalized Product 13

2.1.7 Shannon and Mutual Information 14

2.1.8 Cram´er-Rao Lower Bound and Fisher Information 14

2.2 Gaussian Probability Density Functions 15

2.2.1 Deﬁnitions 15

2.2.2 Isserlis’ Theorem 16

2.2.3 Joint Gaussian PDFs, Their Factors, and Inference 18

2.2.4 Statistically Independent, Uncorrelated 20

2.2.5 Linear Change of Variables 20

2.2.6 Normalized Product of Gaussians 22

2.2.7 Sherman-Morrison-Woodbury Identity 23

2.2.8 Passing a Gaussian through a Nonlinearity 24

2.2.9 Shannon Information of a Gaussian 28

2.2.10 Mutual Information of a Joint Gaussian PDF 30

2.2.11 Cram´er-Rao Lower Bound Applied to Gaussian PDFs 30

2.3 Gaussian Processes 32

2.4 Summary 33

2.5 Exercises 33

剩余394页未读，继续阅读

zhangstar3

2019-03-09

英文版的pdf,清晰度还是很高的

机器人学本质上是处理世界上移动的事物。我们生活在一个火星漫游者，无人驾驶飞机测量地球，很快，自动驾驶汽车的时代。而且，虽然特定的机器人有其微妙之处，但在所有的应用中，我们也必须面对一些共同的问题，特别是状态估计和控制。机器人的状态是一组量，例如位置、方向和速度，如果知道，这些量可以完全描述机器人随时间的运动。在这里，我们把注意力完全放在估计机器人状态的问题上，而忽略了控制的概念。是的，控制是必不可少的，因为我们想让我们的机器人以某种方式运行。但是，这样做的第一步通常是确定国家的过程。而且，对于实际问题，状态估计的难度往往被低估，因此，将其与控制放在同等的地位上是很重要的。在这本书中，我们介绍了高斯测量噪声污染的线性系统的经典估计结果。然后我们研究了非高斯噪声非线性系统的一些推广。与典型的估计文本不同，我们详细研究了如何将一般的估计结果裁剪为在三维空间中操作的机器人，提倡一种处理旋转的特殊方法。本简介的其余部分提供了一些估计的历史，讨论了传感器和测量的类型，并介绍了状态估计问题。文章最后对书中的内容进行了分类，并提供了一些其他的阅读建议。大约4000年前，早期的海员面临着一个车辆状态估计问题：如何在海上确定船的位置。早期开发原始海图和观测太阳的尝试使得当地可以沿着海岸线航行。然而，直到15世纪，随着关键技术和工具的出现，在公海上进行全球航行才成为可能。航海罗盘是磁罗盘的早期形式，允许对方向进行粗略的测量。罗盘加上粗略的海图，使人们能够沿着主要目的地（即遵循罗盘方位）之间的垂直线航行，然后逐渐发明了一系列仪器，使人们能够测量遥远点之间的角度（即十字标尺、等高仪、象限仪、六分仪经纬仪）。

optimal state estimation solution manual

optimal state estimation solution manual是一种针对状态估计问题的最优解决方案手册。在状态估计问题中，我们需要通过一些已知的输入数据，来推断系统的未知状态变量。这个问题在许多领域都有应用，比如控制系统、...

这是什么意思 odom_frame_ = node_namespace_ + "odom"; base_footprint_frame_ = node_namespace_ + "base_footprint"; base_link_frame_ = node_namespace_ + base_name_; odom_data_timer_ = pnh->createTimer(ros::Duration(0.02), &StateEstimation::publishFootprintToOdom_, this); base_pose_timer_ = pnh->createTimer(ros::Duration(0.02), &StateEstimation::publishBaseToFootprint_, this);

这段代码是在 ROS（机器人操作系统）中进行机器人状态估计（State Estimation）时使用的，其中 odom_frame_、base_footprint_frame_ 和 base_link_frame_ 是三个机器人坐标系（Coordinate Frames）。odom_frame_ ...

MEX 文件 'C:\Users\13912\Desktop\OTFS\matlab代码\OTFS大规模MIMO系统的信道估计\Channel Estimation for Orthogonal Time Frequency Space (OTFS) Massive MIMO\interp_gain_mex.mexw64' 无效: 缺少依赖共享库: 'C:\Users\13912\Desktop\OTFS\matlab代码\OTFS大规模MIMO系统的信道估计\Channel Estimation for Orthogonal Time Frequency Space (OTFS) Massive MIMO\interp_gain_mex.mexw64' 需要 'libgsl-0.dll'。

这个错误提示说明您的 MEX 文件 'interp_gain_mex.mexw64' 需要一个名为 'libgsl-0.dll' 的共享库文件，但该库文件在您的系统中缺失。您需要安装或配置该共享库文件以解决此问题。您可以尝试以下解决方法： 1. ...

vins-fusion全注释代码

vins-fusion（Visual-Inertial State Estimation）是一种基于视觉惯性传感器融合的状态估计方法，它可以通过采集视觉传感器和惯性传感器的数据来预测系统的运动状态和姿态。vins-fusion的代码主要包含以下部分： 1....

0penuel0

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