机器人与SLAM学习推荐:书籍与关键概念
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更新于2024-08-09
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"这篇资源主要列举了几本对IT专业人员,特别是关注计算机视觉、机器人学和SLAM领域的读者非常有价值的书籍。其中包括了《Multiple View Geometry in Computer Vision》、《Robotics Vision and Control》以及《Probabilistic Robotics》等经典著作。这些书籍不仅深入探讨了各自的专业领域,还提供了配套的MATLAB代码和工具箱,对于学习和实践具有极大帮助。此外,文中还提到了线性代数的学习资源——《Linear Algebra Done Right》,以及对于SLAM学习的建议,包括需要掌握的基础知识如微分方程、线性分析、李代数与李群、优化理论、概率模型和图像处理等。"
详细说明:
1. **《Multiple View Geometry in Computer Vision》**:这是一本计算机视觉领域的权威著作,由大神级人物编写,有中英文双版可供下载。书中深入浅出地讲解了多视图几何原理,对于理解计算机视觉中的三维重建和立体视觉等概念至关重要。
2. **《Robotics Vision and Control》**:作者Peter Corke是机器视觉领域的专家,他在书中通过MATLAB代码将机器人学和机器视觉紧密联系起来,适合想要深入学习这两方面知识的读者。书中还提供免费的MATLAB工具箱,涵盖机器人和视觉两个部分。
3. **《Probabilistic Robotics》**:这本书由Stanford大学的教授、Google X创始人及Udacity CEO Sebastian Thrun撰写,是机器人学和SLAM(同时定位与建图)的经典教材。书中详尽介绍了基于概率的机器人导航和SLAM技术,包括扩展卡尔曼滤波器和粒子滤波器等。
4. **《Linear Algebra Done Right》**:这本书被推荐为线性代数学习的优秀资源,对于理解和应用《Multiple View Geometry in Computer Vision》中的理论非常有帮助。
5. **SLAM学习基础**:要深入学习SLAM,推荐首先掌握包括微分方程、线性分析、李代数与李群、优化理论、概率模型以及图像处理在内的基础知识。《Multiview Geometry in Computer Vision》的前两部分对于SLAM的90%基础非常关键,而《Probabilistic Robotics》则提供了SLAM滤波器方法的全面介绍。
这些书籍和资源不仅是IT专业人士提升技能的宝贵资料,也是科研和教育领域的经典参考书,对于想要在计算机视觉、机器人学和SLAM领域深入探索的人来说,是不可或缺的学习工具。
2020-08-21 上传
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2020-09-24 上传
Sylviazn
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