迈向概率机器人编程：Sebastian Thrun, Wolfram Burgard与Dieter Fox的实用指南

《概率机器人学》是一本由Sebastian Thrun、Wolfram Burgard和Dieter Fox合著的著作，由麻省理工学院出版社出版。本书是智能机器人和自主代理系列的一部分，专为对机器人程序设计感兴趣的读者提供深入的理论和实践指导。它侧重于介绍概率在机器人技术中的应用，将统计学和人工智能相结合，帮助读者理解和解决复杂环境中的机器人决策问题。 该书的核心内容涵盖了概率机器人学的基本原理，如贝叶斯滤波（Bayesian filtering）、马尔科夫决策过程（Markov decision processes, MDPs）和粒子滤波（particle filters），这些方法在机器人导航、避障、目标检测和路径规划等任务中至关重要。作者们解释了如何通过概率模型来处理不确定性，包括传感器噪声、环境变化和机器人的运动模型，这些都是机器人在实际操作中必须应对的挑战。 书中还探讨了诸如机器人地图构建、SLAM（ simultaneous localization and mapping）技术以及机器人在动态环境中自我更新其知识的方法。此外，本书也讨论了机器人学习的概念，特别是与强化学习（reinforcement learning）相关的应用，如何让机器人通过不断试错和优化策略来适应和改进其行为。 《概率机器人学》不仅提供了理论基础，还包含了丰富的实例和代码，以便读者能够亲手实践所学知识。对于希望进入机器人领域或从事自动驾驶、无人机控制等领域的专业人士来说，这是一本不可或缺的参考书籍，它帮助读者理解如何将概率理论转化为实际的机器人解决方案。 版权方面，本书享有严格的保护，未经许可，不得任何形式复制或电子化传播。麻省理工学院出版社提供了针对商业或促销用途的折扣购买选项，并鼓励有兴趣的机构与出版社联系获取更多信息。 《概率机器人学》是一本结合理论深度与实践价值的综合性教材，适合那些想要在现代机器人技术中运用概率方法的人士深入研究和学习。通过阅读这本书，读者将能提升在不确定性和复杂环境下的机器人控制和决策能力。