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[西] 简-安东尼奥·费尔南德斯-马德里加尔(Jua 著

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• 移动机器人
• SLAM
• 同步定位与地图构建
• 机器人学
• 计算机视觉
• 传感器融合
• 路径规划
• 自主导航
• 滤波算法
• 概率机器人
• 机器人定位

店铺： 文轩网教育考试专营店

出版社： 国防工业出版社

ISBN：9787118113143

商品编码：27921183136

出版时间：2017-10-01

移动机器人同步定位与地图构建 作  者:(西)简-安东尼奥·费尔南德斯-马德里加尔(Juan-Antonio Fernandez-Madrigal),(西)琼斯·路易斯·布兰科·克拉拉科(Jose Luis Blanco Claraco) 著；石章松 等 译 定  价:198 出 版 社:国防工业出版社 出版日期:2017年10月01日 页  数:481 装  帧:精装 ISBN:9787118113143 ● 移动机器人同时定位与地图构建基础
●第1章 绪论
●1.1 总览
●1.2 问题分类
●1.2.1 空间几何基础
●1.2.2 环境的动态与结构
●1.2.3 机器人传感器
●1.2.4 机器人的传动装置
●1.2.5 先验知识
●1.3 历史回顾
●1.4 本书的组织
●参考文献
●第2章 机器人基础
●2.1 引言
●2.2 将机械变为机器人：传动装置
●2.2.1 步行机器人
●2.2.2 飞行机器人
●2.2.3 水下机器人
●2.2.4 轮式机器人
●2.3 机器人看到的世界是什么样的？传感器
●部分目录

内容简介

本书首先介绍了移动机器人及时定位和构图的基础。将该问题沿着一个轴线进行了划分，将SLAM问题划分为空间知识的表示问题、场景的结构和动力学问题、先验知识的可用性问题以及机器人所携带的传感器和致动器的种类等。接着介绍了目前市场上可见的机器人、这些机器人的感知以及致动能力，并讨论了这些移动平台被设计出来所要解决的各种各样的任务。

深度学习与计算机视觉：从基础理论到前沿应用 内容简介 本书旨在为读者提供一个全面而深入的视角，探讨深度学习和计算机视觉领域的基石理论、核心算法以及在现实世界中的前沿应用。全书结构清晰，内容涵盖了从基础的数学原理到复杂的神经网络架构，再到对图像、视频数据的深度理解和处理技术。我们着重于构建扎实的理论基础，同时强调实践操作和最新的研究进展，以帮助读者驾驭这一快速发展的技术领域。 第一部分：深度学习基础与数学基石 本部分首先为读者打下坚实的数学和概念基础，这是理解后续复杂模型的前提。 第1章：机器学习与深度学习概述 本章首先回顾了传统机器学习的基本范式，包括监督学习、无监督学习和强化学习的定义与应用场景。随后，引入深度学习的起源与发展历程，阐述其相对于传统方法的优势，尤其是在处理高维非结构化数据方面的强大能力。我们将详细讨论“深度”的含义，以及层级特征提取的本质。 第2章：核心数学工具 深入剖析支撑深度学习的数学原理。重点内容包括： 线性代数基础：向量空间、矩阵运算、特征值与特征向量在数据表示中的作用。 概率论与数理统计：随机变量、常见概率分布（高斯分布、伯努利分布）、期望、方差和贝叶斯定理。 微积分与优化：多元函数求导、偏导数、链式法则（这是反向传播的核心），以及梯度、Hessian矩阵的概念。 第3章：人工神经网络基础 本章系统介绍人工神经网络（ANN）的基本构成单元。我们将详细讲解神经元模型（如感知机），激活函数（Sigmoid, ReLU, Tanh等）的特性和选择标准。随后，深入探讨前馈网络（Feedforward Networks）的结构、前向传播过程，以及损失函数（如均方误差、交叉熵）的设计原则。 第4章：优化算法与训练策略 优化是训练深度模型的核心技术。本章聚焦于如何有效地最小化损失函数： 梯度下降及其变体：随机梯度下降（SGD）、Mini-batch SGD、动量（Momentum）方法。 自适应学习率方法：AdaGrad, RMSProp, Adam等优化器的内部机制与适用场景对比。 正则化技术：L1/L2正则化、Dropout机制，用于缓解过拟合问题，提升模型的泛化能力。 超参数调优：学习率调度、批归一化（Batch Normalization）在加速收敛和稳定训练中的关键作用。 第二部分：计算机视觉核心网络架构 本部分转向深度学习在视觉任务中的核心载体——卷积神经网络（CNN），并探讨其结构演变和关键创新。 第5章：卷积神经网络（CNN）的原理 本章是理解现代视觉处理的关键。我们将详细解析卷积操作的数学定义、卷积核（滤波器）的参数共享特性，以及池化（Pooling）层的作用。此外，还会讨论填充（Padding）和步幅（Stride）对输出尺寸的影响。 第6章：经典CNN架构演进 追溯和分析一系列里程碑式的CNN架构，理解其设计思想的演变： LeNet与AlexNet：早期成功的实践，引入ReLU和Dropout。 VGG系列：通过堆叠小尺寸卷积核提升网络深度。 GoogLeNet/Inception：引入Inception模块实现多尺度特征提取，关注计算效率。 ResNet：残差连接（Residual Connections）的革命性设计，解决了深度网络训练中的梯度消失问题。 DenseNet与MobileNet：探索更高效的特征重用和轻量化模型设计。 第7章：反向传播与梯度流 深入剖析神经网络训练的底层机制——反向传播算法（Backpropagation）。本章将结合链式法则，详细推导损失函数相对于网络中所有权重的梯度计算过程，帮助读者理解模型是如何“学习”和“修正”自身的。 第三部分：计算机视觉前沿任务与应用 本部分将深度学习和CNN架构应用于具体的视觉任务，展示其实际能力。 第8章：图像分类与迁移学习 详细探讨图像分类任务的流程，包括数据集准备、数据增强技术（如仿射变换、色彩抖动）。重点介绍迁移学习（Transfer Learning）的强大威力，包括如何使用预训练模型（如在ImageNet上训练的模型）进行特征提取和微调（Fine-tuning），以应对小样本问题。 第9章：目标检测技术 目标检测是识别图像中物体位置和类别的复杂任务。本章将分类介绍主流的两阶段和单阶段检测器： 两阶段方法：R-CNN系列（Fast R-CNN, Faster R-CNN），侧重于高精度。 单阶段方法：YOLO（You Only Look Once）系列和SSD（Single Shot MultiBox Detector），侧重于实时性。 讨论交并比（IoU）、非极大值抑制（NMS）等评估和后处理技术。 第10章：语义分割与实例分割 本章关注像素级别的理解： 语义分割：介绍FCN（全卷积网络）的基本思想，以及U-Net等在生物医学图像分析中表现优异的编码器-解码器结构。 实例分割：讲解如何结合检测和分割，如Mask R-CNN如何生成高质量的实例掩模。 第11章：生成模型与对抗网络 探索如何让模型“创造”新的视觉内容： 变分自编码器（VAE）：介绍其基于概率的生成框架和潜在空间（Latent Space）的概念。 生成对抗网络（GANs）：深入解析生成器与判别器的博弈过程，讨论WGAN、StyleGAN等变体在图像合成、风格迁移中的突破性进展。 第四部分：前沿研究与未来展望 第12章：视觉注意力机制 讨论如何模仿人类视觉系统，让模型聚焦于图像中最关键的区域。介绍通道注意力（如SE-Net）和空间注意力机制，以及它们如何集成到现有的CNN结构中以提升性能。 第13章：从CNN到Transformer在视觉中的应用 概述Transformer架构如何从自然语言处理领域扩展到视觉任务。重点分析Vision Transformer (ViT) 的核心思想，即如何将图像分割成块（Patches）并用自注意力机制处理序列数据，以及其在不同视觉任务上的潜力。 第14章：模型部署与效率优化 讨论如何将训练好的深度模型投入实际应用。内容包括模型量化（Quantization）、模型剪枝（Pruning）技术，以及使用TensorRT、OpenVINO等工具链进行推理加速的方法，确保模型能够在资源受限的边缘设备上高效运行。 本书适合具有一定高等数学基础和编程经验的读者，是计算机科学、电子工程、自动化等相关专业的研究生、工程师以及希望深入掌握深度学习和计算机视觉技术的专业人士的理想参考书。通过对理论的严谨阐述和对实践案例的细致分析，读者将能够独立设计、训练和部署高性能的视觉智能系统。

评分☆☆☆☆☆

我最近尝试性地阅读了这本书的某个章节——关于概率机器人学基础的部分。坦率地说，作者在理论构建上的逻辑性令人印象出乎意料的扎实。他并非急于跳入高深的滤波器，而是循序渐进地从最基本的概率论公设讲起，一步步推导到贝叶斯网络和马尔可夫假设的适用性边界。尤其是在讨论传感器噪声模型时，作者引入了大量的实际案例分析，这使得抽象的统计学概念瞬间变得鲜活起来。我个人在以往阅读其他教材时，常常在“为什么选择这个模型而非那个模型”这个问题上感到困惑，而这本书似乎预判了读者的这种疑惑，并给予了详尽的、基于工程实践的论证。例如，在对比卡尔曼滤波（KF）和扩展卡尔曼滤波（EKF）的线性化误差时，书中用了一个非常生动的二维运动场景来展示非线性系统的偏差积累，这种可视化思维的引导，远比单纯的公式推导来得有效。这本书的叙事节奏掌握得很好，总能在我即将感到理论疲劳时，插入一段富有洞察力的工程实践见解，有效地保持了阅读的深度和连贯性。

评分☆☆☆☆☆

从一个侧重于软件实现和工程部署的角度来看，这本书的内容深度和广度都达到了一个令人满意的平衡点。很多偏重理论的书籍，在实际代码实现层面往往语焉不详，留给读者的往往是大量的“猜想”和“自行查阅相关文献”的空白。然而，这本著作在这方面表现得尤为突出。它不仅清晰地阐述了如粒子滤波（PF）这类算法的数学原理，更在后续章节中，对不同数据结构（如KD-树、八叉树）在地图表示和数据查询优化中的作用进行了详尽的剖析。我特别欣赏作者在讨论地图表示时，没有局限于单一的栅格地图或特征点地图，而是并列对比了基于拓扑结构和基于度量结构的优缺点，并探讨了它们在不同环境（如室内结构化环境与室外非结构化环境）下的性能权衡。这种宏观的视角，极大地拓宽了我对“地图”这一核心概念的理解，不再将其视为单一的数据结构，而是一个随任务目标动态变化的优化产物。对于希望将理论转化为实际系统的工程师而言，这种对实现细节的关注是无价之宝。

评分☆☆☆☆☆

这本书的装帧设计着实让人眼前一亮，封面采用了沉稳的深蓝色调，搭配着简洁有力的白色字体，散发着一种专业而又不失科技感的韵味。我一直对这类涉及前沿技术领域的书籍抱有很高的期待，而这本《移动机器人同步定位与地图构建》在视觉上就成功地抓住了我的注意力。内页的纸张选择也十分考究，触感平滑，墨色清晰，即便是长时间阅读，眼睛也不会感到明显的疲劳。更值得称赞的是，书中对于复杂概念的图文排版处理得非常巧妙。作者似乎深谙读者的阅读习惯，在关键算法模型的插图中，线条的粗细、色彩的对比度都经过了精心的调配，使得那些原本晦涩难懂的数学公式和几何关系，在视觉上得到了极大的简化和直观呈现。比如说，在介绍SLAM的核心循环时，图示不仅清晰地展示了数据流向，还巧妙地用阴影区分了不同时间步的状态估计，这一点对于初学者来说，无疑是提供了极大的便利。总的来说，这本书的物理实体所展现出的品质，已经为接下来的深度阅读建立了一个非常积极且专业的心理预期。这种对细节的关注，往往是区分一本普通技术书籍和一本优秀参考资料的关键所在。

评分☆☆☆☆☆

如果要从一个跨学科研究者的角度来评价这本书，我会重点强调其在系统集成和鲁棒性设计方面的深刻见解。在现代机器人系统中，任何单一算法的成功都无法保证整体系统的稳定，系统的健壮性往往取决于不同子系统之间的有效协同与容错机制。这本书巧妙地将定位模块、感知模块和运动控制模块放在一个统一的框架下进行讨论，尤其是关于多传感器信息融合（如激光雷达与视觉的紧耦合）的章节，阐述得极为精辟。作者着重分析了异构传感器数据在时间同步、坐标变换以及不确定性量化上的挑战，并给出了一套清晰的优先级处理流程。更令人印象深刻的是，书中对于“灾难性故障恢复”的讨论，这通常是教科书中最容易被忽略的部分。书中详细描述了当关键传感器数据丢失或发生严重漂移时，系统如何利用先验信息或降维模型进行快速重定位，以避免系统崩溃。这种对“黑天鹅事件”的预先设计和预防，体现了作者在多年工程实践中积累的宝贵经验，使得这本书的参考价值远远超越了一般的理论综述范畴。

评分☆☆☆☆☆

这本书的语言风格非常具有启发性，它不像传统教材那样刻板说教，反而带着一种资深专家对后辈的谆谆教诲感。作者的文字中透露出一种对技术演进历史的深刻理解，这使得阅读过程充满了“历史的厚重感”。例如，在论述视觉SLAM的发展脉络时，他不仅仅罗列了知名的算法（如ORB-SLAM系列），而是将其置于计算机视觉发展的大背景下，解释了为什么在特定技术节点（如深度学习兴起之前）某些方法会占据主导地位，以及这些方法本身的内在瓶颈。这种对“为什么”的追问，比单纯介绍“是什么”要更有价值得多。在阅读过程中，我常常会停下来思考作者提出的那些带有哲学意味的开放性问题，例如：“当环境动态变化时，‘精确地图’的定义是否需要重新审视？”这种引导式的提问方式，极大地激发了我的批判性思维和独立研究的兴趣，它促使我将书本知识与当前研究热点进行交叉验证，而非被动接受既有结论。