具体描述
《未知环境中移动机器人自定位技术》以未知环境中移动机器人导航控制中自定位技术作为研究内容，对未知环境中移动机器人自定位技术的基本原理、典型技术和研究进展进行了比较详细的介绍和讨论，并融入了作者多年来的相关研究成果。《未知环境中移动机器人自定位技术》共分八章，重点介绍了内外部定位传感器误差分析、复杂地形下的航迹推测、动态环境中基于环境感知的自定位、未知数据关联下基于概率技术的并发建图与定位等方面的研究进展，意在推动认知科学、模式识别等学科的前沿问题的研究，对提高探测移动机器人导航控制中的自定位技术水平具有重要的意义。
《未知环境中移动机器人自定位技术》可作为高等院校计算机科学与技术、智能科学与技术、自动化等专业的研究生或高年级本科生的专业基础课辅助教材，亦可供广大从事智能机器人、人工智能、智能控制和智能系统研究、设计、应用和开发领域的科技工作者和高等院校的师生阅读和参考。
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用户评价
这本书的行文风格有一种奇特的魅力，它在处理高深莫测的数学理论时，偶尔会穿插一些极具画面感的比喻，让抽象的概念变得具象可感。举个例子，在阐述粒子滤波的局限性时，作者没有直接堆砌贝叶斯公式，而是将粒子群比作一群在迷雾中散落的侦察兵，强调当环境的“新鲜信息”输入不足时，如何导致整个群体的“集体失忆”，即样本代表性丧失的问题。这种文学化的表达技巧，极大地降低了跨学科读者的进入门槛。同时，在展望未来方向时，作者展现出了一种令人振奋的乐观精神，但这种乐观并非空泛的口号，而是建立在对现有**多感知冗余设计**的深入批判之上的。它清晰地指出，未来的自定位，必须是面向任务、动态配置的，而不是一成不变的固定架构。整本书在严谨的理工科论证中，穿插着对未来机器人自主性的哲学思考，读起来酣畅淋漓，让人对接下来的技术发展充满期待。
评分读完关于传感器数据管理的那几章，我最大的感受是作者对**实时性与计算资源的残酷平衡**的深刻理解。在许多理论模型中，我们总假设机器人拥有近乎无限的计算能力来处理海量的传感器数据流，并进行复杂的全局优化。然而，现实中的移动平台，尤其是那些对功耗敏感的自主设备，必须在毫秒级的时间窗口内完成从数据采集到姿态估计的闭环。这本书非常坦诚地探讨了如何在“足够好”和“最优但太慢”之间做出艰难抉择。它深入剖析了各种降维技术和信息剔除策略，比如如何设计高效的卡尔曼滤波器的状态扩展、如何在不牺牲关键定位信息的前提下对点云数据进行空间量化。最让我感到震撼的是，它居然将一些非标准的、甚至略显“野路子”的工程技巧也纳入了讨论范围，比如利用环境热力学梯度进行辅助定位——这表明作者的知识储备不仅限于教科书的范围，而是浸润了大量的现场经验。这种务实的态度，使得本书的价值远远超过了纯粹的学术论文汇编。
评分初翻开这本《未知环境中移动机器人自定位技术》，我原以为会是一本充斥着复杂数学公式和晦涩算法描述的纯技术手册。然而，实际阅读体验却远超预期，它更像是一部关于探索与适应的引人入胜的叙事。书中对于“未知”这一核心概念的探讨，绝非简单的环境建模失败，而是深入到了机器人感知能力的局限性与信息不完全性对决策的深远影响。作者似乎花了大量的篇幅来描绘那些传统定位技术力所不能及的场景：比如突发的强电磁干扰区域、传感器被污染物遮蔽的极端工况，甚至是完全没有先前地图信息的全新地貌。特别值得称赞的是，它并没有将所有希望寄托于单一的传感器融合，而是系统性地梳理了多模态信息在面对**语义不确定性**时的互补策略。比如，如何利用视觉纹理的稀疏特征来辅助惯性导航的漂移，又如何在信号丢失时，通过对历史运动轨迹的概率推断来维持一个“有根据的猜测”。这种层层递进的分析，让非专业的读者也能领略到，在缺乏先验知识的情况下，让机器“知道自己在哪里”是多么巨大的挑战，以及人类智慧是如何试图通过构建鲁棒的推理框架来弥补这种固有的信息鸿沟的。整本书的逻辑严密，但表达方式却充满了对现实工程问题的深刻同情，让人读后对移动机器人的“生存智慧”有了全新的认识。
评分深入阅读后我发现，此书不仅仅是在讨论“如何定位”，更是在讨论“如何在这种定位不确定性下安全有效地执行任务”。它将自定位技术置于**任务规划与风险评估**的宏观框架之下进行考察，这一点是许多专注于算法本身的著作所欠缺的。比如，在讨论如何应对传感器漂移时，书中不仅仅给出了校正算法，更重要的是分析了不同程度的漂移误差，会对下游的任务（例如抓取、避障）产生何种**可接受的风险敞口**。这种“结果导向”的分析框架，对于系统集成工程师而言是无价之宝。书中详细对比了基于学习的定位系统（LBS）与经典概率方法的**可解释性**差异，并强调在需要高安全级别的应用场景中，可解释性本身就是一种重要的性能指标。总而言之，这本书成功地架起了一座桥梁，连接了底层的数学模型和顶层的系统工程决策，是一部真正能指导实践、引发深度思考的重量级作品。
评分这本书的结构设计，简直像是一场精心编排的学术辩论，而不是单向度的知识灌输。它并未急于抛出“最优解”，而是通过对比分析，将不同的自定位范式放在聚光灯下进行审视。我个人非常欣赏作者在处理“经典VS前沿”技术时的那种审慎态度。例如，在讲解基于特征点的SLAM方法时，它不仅详述了其在结构化环境中的辉煌成就，更犀利地指出了其在纹理贫乏区域（比如空旷的沙漠或纯白的墙壁）的脆弱性。随后，笔锋一转，便引入了诸如基于概率场或者更偏向于流形学习的非线性优化方法，来试图解决这种**场景敏感性**。这种处理方式，使得读者能够清晰地分辨出每一种技术背后的“哲学”基础——是强烈的“结构还原论”，还是更侧重于“信息涌现论”。书中的图示和案例分析非常具有启发性，它们不是为了炫耀算法的复杂性，而是作为论据，支撑着作者关于“适应性应大于精确性”的核心观点。对于希望深入理解为何某种技术在特定环境下会失败的工程师来说，这本书提供了极佳的诊断工具。
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