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《智能感知与决策系统：理论、算法与应用》 本书深入探讨了现代智能感知与决策系统背后的核心理论、关键算法以及广泛的应用。在信息爆炸的时代，如何从海量、多源、异构的数据中提取有价值的信息，并在此基础上做出准确、高效的决策，已成为人工智能、机器人、自动驾驶、物联网等前沿领域的核心挑战。本书旨在为读者提供一个全面而深入的视角，以应对这些挑战。 核心理论基础： 本书首先奠定了扎实的理论基础，涵盖了信号处理、估计理论、信息论以及现代控制理论等多个学科的关键概念。 信号处理基础： 我们将从数字信号处理（DSP）的基本原理出发，深入讲解采样、量化、滤波、傅里叶分析等核心技术。读者将理解如何对传感器原始数据进行预处理，去除噪声，提取有用特征。重点将放在时域和频域分析技术，以及它们在理解和转换信号方面的作用。此外，还将介绍高级信号处理技术，如小波变换和稀疏表示，它们在处理非平稳信号和复杂噪声环境中表现出卓越的性能。 估计理论： 估计理论是连接原始测量和系统状态的关键桥梁。本书将详细阐述最大似然估计（MLE）、最小均方误差（MMSE）估计等经典方法，并重点介绍卡尔曼滤波（Kalman Filter）及其各种变体，如扩展卡尔曼滤波（EKF）和无迹卡尔曼滤波（UKF）。这些滤波器在解决状态估计问题中起着至关重要的作用，能够融合多传感器数据，在存在噪声的情况下提供最优的状态估计。我们还将探讨粒子滤波（Particle Filter）等非线性、非高斯状态估计方法。 信息论基础： 信息论为量化信息、衡量不确定性以及评估数据之间的依赖关系提供了强大的工具。本书将介绍熵、互信息、信道容量等概念，并阐述它们在理解传感器数据质量、评估融合效果以及设计信息高效的感知系统中的应用。 关键算法与技术： 在夯实理论基础之上，本书重点介绍了实现智能感知与决策的关键算法和技术。 传感器融合（Sensor Fusion）： 这是本书的核心内容之一。我们将系统性地介绍不同类型的传感器融合策略，从早期的基于规则的融合，到基于概率图模型（如贝叶斯网络、隐马尔可夫模型）的融合，再到基于机器学习的融合方法。读者将深入理解如何有效地整合来自不同传感器（如摄像头、雷达、激光雷达、惯性测量单元IMU、GPS等）的数据，以获得比单一传感器更精确、更鲁棒的感知结果。我们将讨论数据对齐、时间同步、空间坐标转换等实际问题，并介绍多种融合框架，如中心化融合、去中心化融合和分布式融合。 目标跟踪（Target Tracking）： 在感知系统后续的应用中，对运动目标的跟踪至关重要。本书将详细讲解多种目标跟踪算法，包括经典的卡尔曼滤波跟踪，以及更先进的基于粒子滤波的跟踪（如多目标跟踪）和基于深度学习的跟踪方法。我们将讨论如何处理目标的出生、死亡、交叉以及目标数量不确定等复杂情况，并介绍多目标跟踪（MOT）的最新进展，如数据关联技术（JPDA, MHT）和基于深度学习的MOT方法。 环境感知与建图（Environment Perception and Mapping）： 对于机器人和自动驾驶系统而言，理解和构建周围环境的模型是实现自主导航和决策的前提。本书将介绍SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）技术，包括基于滤波的SLAM（如EKF-SLAM, FastSLAM）和基于优化的SLAM（如Graph SLAM）。读者将了解如何利用传感器数据（如激光雷达、相机）同时估计自身位姿并构建环境地图。此外，还将探讨语义地图构建、动态环境下的SLAM等高级主题。 机器学习在感知中的应用： 机器学习，特别是深度学习，在近年来极大地推动了感知技术的发展。本书将介绍如何利用深度学习模型（如卷积神经网络CNN、循环神经网络RNN、Transformer）进行图像识别、目标检测、语义分割、场景理解等任务。同时，还将探讨如何将深度学习技术与传统的信号处理和估计理论相结合，例如，利用深度学习进行传感器数据的特征提取，或将其作为状态估计的补充。 应用领域与案例分析： 本书不仅讲解理论和算法，还通过丰富的应用案例，帮助读者理解这些技术如何在实际系统中落地。 自动驾驶： 深入分析自动驾驶汽车如何利用传感器融合、目标跟踪和环境感知技术来实现对周围环境的理解，从而做出安全的驾驶决策。例如，如何融合摄像头、雷达和激光雷达数据来检测行人、车辆和其他障碍物，并预测它们的运动轨迹。 机器人导航与定位： 探讨机器人如何在未知环境中自主导航、避障，以及精确地知道自己的位置。重点介绍SLAM在服务机器人、工业机器人等领域的应用。 无人机与空域监控： 分析无人机如何利用机载传感器实现目标检测、跟踪和态势感知，以及在空域管理和反无人机系统中的应用。 智能监控与安防： 介绍如何在视频监控系统中应用目标跟踪、行为识别和异常检测技术，以提高公共安全水平。 工业自动化与预测性维护： 探讨如何利用传感器数据监测设备状态，进行故障诊断和预测性维护，提高生产效率和设备可靠性。 本书特色： 理论与实践相结合： 既有严谨的数学推导和理论阐述，也有贴合实际应用的算法讲解和案例分析。 前沿性与系统性： 涵盖了当前感知与决策领域最热门的技术和发展趋势，并提供了一个系统性的学习框架。 易于理解： 采用清晰的语言和直观的图示，力求让不同背景的读者都能理解和掌握相关知识。 丰富的示例： 包含大量算法伪代码和实际数据处理流程的示例，便于读者学习和实践。 本书适合于计算机科学、电子工程、自动化、机器人学等相关专业的学生、研究人员以及对智能感知与决策系统感兴趣的工程师和开发者。通过阅读本书，读者将能够深入理解现代智能感知与决策系统的原理，掌握核心算法，并能将其应用于实际问题的解决。
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