具体描述
如何估计机器人在空间中移动时的状态（如位置、方向）是机器人研究中一个重要的问题。大多数机器人、自动驾驶汽车都需要导航信息。导航的数据来自于相机、激光测距仪等各种传感器，而它们往往受噪声影响，这给状态估计带来了挑战。本书将介绍常用的传感器模型，以及如何在现实世界中利用传感器数据对旋转或其他状态变量进行估计。本书涵盖了经典的状态估计方法（如卡尔曼滤波）以及更为现代的方法（如批量估计、贝叶斯滤波、sigmapoint 滤波和粒子滤波、剔除外点的鲁棒估计、连续时间的轨迹估计和高斯过程回归）。这些方法在诸如点云对齐、位姿图松弛、光束平差法以及同时定位与地图构建等重要应用中得以验证。对机器人领域的学生和相关从业者来说，本书将是一份宝贵的资料。
作者简介
Timothy Barfoot 博士（多伦多大学航空航天研究所UTIAS 教授）在工业和学术界的移动机器人导航中已有逾十五年的研究历史。他的研究领域涉及空间探索、采矿、军事和运输等，并在定位、建图、规划和控制方面作出了贡献。他是International Journal of Robotics Research 和Journal of Field Robotics 的编辑委员会成员，并且在2015 年多伦多举办的Field and Service Robotics 会议中担任主席。
目录信息
Timothy Barfoot 教授的《机器人学中的状态估计》一书，前后花费了两年时间写成。初稿甫成，就将草稿公开于互联网，供世界各地读者阅读、纠错。当时，我们就觉得这本书理论之深刻、叙述之严谨、应用之广泛，实在是一本机器人方向不可多得的好书。倘若中国读者，或为语言之碍，或为地域所隔，无法了解此书的奥秘，实乃遗憾之事。2017 年春，机缘巧合，西安交大出版社获得了本书的中文版权，而我们亦有幸参与此书的翻译工作。希望这本中译本能够让中国的学生、研究人员更好地理解状态估计的内容，将理论知识运用到实践中去。
……
本书的中译本是许多同学、老师协作的成果。每一章节基本由一到两位同学负责翻译，分工如下：第1、2 章由范帝楷、郭玉峰负责；第3 章由高翔负责；第4 章由谢晓佳负责；第5 章由左星星负责；第6 章由秦超负责；第7 章由吴博、颜沁睿和张明明负责；第8 章由郑帆、刘富强负责；第9 章由张明负责；第10 章由范帝楷负责。最后由谢晓佳和高翔做了整体的校订工作。审稿期间，浙江大学CAD&CG 国家重点实验室计算机视觉组的章国锋教授团队（含学生李津羽、王儒、黄昭阳、杨镑镑、叶智超、唐庆、曹健、钱权浩），湘潭大学的黄山老师，扬州大学的莫小雨同学，UCL 的李天威同学，中国科学院电子所的肖麟慧同学，刘施菲博士，以及许多互联网上的老师、同学均参与了本书的审稿工作，进一步保证了译文的质量。翻译过程中，最大的工作量在于把原书上千条数学公式用LATEX 重新进行输入和整理，在此特别向各位参与翻译和审稿工作的同学致以谢意。
鉴于译者的知识水平所限，译文中疏误之处在所难免，恳请读者不吝指正。“细推物理须行乐，何须浮名绊此身”，我们也希望读者能在阅读过程中，学到知识，产生兴趣。
序言
我的研究方向是移动机器人学，特别是用于空间探索的那一类机器人。在研究过程中，我对状态估计问题产生了浓厚的兴趣。在这个领域中，有一个广为人知、倍受青睐的研究方向：概率机器人（probabilistic robotics）。随着近年来计算资源的日渐廉价，数码相机、激光测距仪等大量新型传感器技术不断涌现，机器人学作为一个前沿研究方向，已经在状态估计领域中催生了大量激动人心的新思想、新动态。
机器人学也是最先将贝叶斯滤波器应用于实际场合的领域。所谓贝叶斯滤波器，事实上是著名的卡尔曼滤波器更为一般的形式。在短短的几年中，移动机器人的研究方法已经从贝叶斯滤波器走向了批量的非线性优化方法，并取得了丰硕的成果。就我而言，我的研究方向主要是室外机器人导航，所以经常会遇到一些三维空间中运动车辆的问题。于是，我们将在本书中，详细地谈论三维空间中的状态估计问题。特别地，对于三维的旋转和姿态，我们将介绍简单实用的矩阵李群方法来处理它们。为了读懂本书，读者需要具备本科生水平的线性代数和微积分知识，不过即使没有，本书也自成一个体系。我希望这部分介绍对读者有所帮助，同时，教学相长，我亦在写作过程中受益匪浅。
……
目录
第1章 引言
第一部分 状态估计机理
第2章 概率论基础
第3章 线性高斯系统的状态估计
第4章 非线性非高斯系统的状态估计
第5章 偏差、匹配和外点
第二部分 三维空间运动机理
第6章 三维几何学基础
第7章 矩阵李群
第三部分 应用
第8章 位姿估计问题
第9章 位姿和点的估计问题
第10章 连续时间的估计
· · · · · · (收起)
读后感
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、...
评分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、...
评分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、...
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评分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、...
用户评价
作为一本面向特定领域的技术书籍，其排版和图示的质量直接影响了阅读体验。这本书的图表设计简直是一场灾难。许多关键的示意图，例如传感器坐标系到世界坐标系的变换关系图、信息矩阵的分解图，往往过于拥挤，线条交叉复杂，且缺乏必要的标注说明。我花了相当大的精力去辨认图中向量的方向和矩阵的维度，这严重分散了我对核心概念的理解。例如，在解释雅可比矩阵在非线性模型中的作用时，如果没有一个清晰的、逐步展开的几何解释，仅仅堆砌公式是无法让人真正领会其“局部线性逼近”的精髓的。更不用说那些几乎看不出区别的虚线和实线，让人感觉这本书更像是在处理一份手稿而非正式出版物。在信息如此密集的学科中，清晰的视觉辅助是至关重要的，而本书在这方面表现出的疏忽，几乎是不可原谅的。
评分这本书的理论体系建立得很有条理，但它似乎完全忽略了“噪声”在真实世界中的复杂性。所有的示例和推导，无论是卡尔曼滤波还是粒子滤波，都默认了噪声是独立同分布（i.i.d.）的高斯白噪声。然而，在实际的机器人系统中，我们经常面临着所谓的“脉冲噪声”、“有色噪声”甚至是系统模型本身的时变不确定性。书中没有提供任何关于如何识别和建模这些非标准噪声过程的实用技术。例如，当惯性测量单元（IMU）在特定频率上出现振动噪声时，如何设计一个低通滤波器来预处理，而不是直接将其混入卡尔曼滤波器的过程噪声协方差中？或者，当磁力计受到周围金属物体干扰时，如何设计一个切换机制来暂时降低其在状态估计中的权重？这些贴近工程实际的鲁棒性讨论，是区分一本优秀工程参考书和一本标准研究生教材的关键分水岭。这本书明显偏向后者，使得它在实际问题解决上的指导意义大打折扣。
评分我是在尝试理解图优化（Graph Optimization）在SLAM领域的最新进展时找到这本书的。坦白说，我对它在处理大规模因子图时的迭代优化策略非常感兴趣。然而，这本书的侧重点似乎还停留在传统的基于优化的滤波方法，比如EKF和UKF的变种上。对于像Ceres Solver或GTSAM这类现代优化库是如何底层实现增量更新、如何构建稀疏矩阵结构以及如何利用多核并行处理来加速因子图边缘化的细节，书中几乎没有触及。这让人感觉像是读了一本关于“汽车引擎设计”的书，却只详细介绍了活塞的往复运动，而完全忽略了涡轮增压、电控燃油喷射这些现代高性能引擎的核心技术。更令人失望的是，对于回环检测（Loop Closure）这一重塑全局一致性的核心环节，书中仅用一句话带过，没有深入探讨如何有效识别和度量位姿不一致性，也没有讨论如何有效地将回环约束整合到迭代优化过程中，这对于任何一个希望构建厘米级精度三维地图的开发者来说，都是一个巨大的信息缺失。
评分这本《机器人学中的状态估计》的作者们显然是站在了理论前沿，但书中对实际工程应用的探讨却显得有些捉襟见肘。我期望看到更多关于传感器融合、非线性优化在实时系统中的权衡与取舍的深入分析。例如，在自动驾驶的场景下，我们面对的是海量、高频的IMU数据与相对稀疏但精确的GNSS/LiDAR数据的协同处理。书中对扩展卡尔曼滤波（EKF）的收敛性讨论停留在教科书层面，对于高动态环境下，例如无人机进行大机动操作时，EKF性能急剧下降的临界点分析，以及如何设计鲁棒的初始猜测值和过程噪声协方差矩阵以应对突发噪声脉冲的实际经验分享，几乎是空白。更别提那些在资源受限的嵌入式平台上部署这些复杂算法时，计算效率和内存占用的优化策略，这些才是让一个理论模型真正落地生根的关键所在。如果能加入一些典型的代码片段或伪代码，说明如何高效地构建状态向量和观测模型，相信对工程师群体来说，价值会提升不止一个档次。目前的叙述更像是一份严谨的学术论文合集，而非一本指导实践的工程手册。
评分这本书的数学基础部分构建得相当扎实，对于熟悉线性代数和概率论的读者来说，理解状态空间的演化是相对直观的。但从代数到几何的跨越，也就是从向量空间到流形（Manifolds）的过渡，处理得非常保守和模糊。现代机器人学，尤其是姿态估计（Attitude Estimation），已经深刻地依赖于李群和李代数（SE(3)的指数映射和对数映射）。如果书中能够花费大量篇幅，清晰地阐述为什么在三维旋转上直接应用线性高斯模型会导致错误的“漂移”，以及如何通过在SO(3)上定义切空间（Tangent Space）来进行局部线性化（例如使用微分运动学），那么这本书的价值将远超现在。现在的内容，很多时候需要读者自行跳跃式地去脑补，才能将书中的矩阵运算与实际的三维旋转和平移联系起来。这无疑为初学者设置了不必要的认知障碍，也使得资深研究者觉得内容不够深入和前沿。
评分由简及繁，高屋建瓴，当之无愧的大师之作！
评分由简及繁，高屋建瓴，当之无愧的大师之作！
评分让某位姓高的写的书去屎吧
评分难就一个字
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