《概率机器人》目前我仅大概过了一遍第I部分和第II部分,便发现这本书结构非常清晰,主要把第一部分的基础理论学扎实,后面的第II和第III部分便不会学得头大. 第I部分 第2~4章主要介绍了构成所有算法基础的数学基础: 首先引入概率机器人技术的核心就是由传感器数据来估计状态这个思路,对概率机器人进行建模时,引出了先验概率、后验概率等概念,进而引出了本书理论的基石-贝叶斯准则.在贝叶斯准则的基

从2016年开始,我真正接触移动机器人领域,从机器人的路径规划开始做起,继而研究机器人的避障策略。 我把《自主移动机器人导论》过了一遍,但觉得对机器人定位问题认识得太浅,不能深刻认识定位所以然的问题,于是义无反顾地看起了《概率机器人》中文版(由于英语一般,而且新术语太多,所以先从中文版开始熟悉其中的内容). 为了能够更好地学习其中的内容,我下决心写关于这本书的学习笔记,记录自己学习这本书的历程