具体描述
秦永元和张洪钺等编著的《卡尔曼滤波与组合导航原理》着重阐述了卡尔曼滤波基本理论，近十年发展起来的有关卡尔曼滤波新理论和新方法，容错组合导航设计理论和方法，以及作者的部分科研成果。内容安排上力求循序渐进，由浅入深，确保知识连贯。为便于读者理解概念内涵，公式和定理一般都附有详细推导和证明。
《卡尔曼滤波与组合导航原理》是航空工业总公司确定的控制、导航专业研究生通用教科书，也可作为相关专业高年级学生及研究工作者的参考书。
作者简介
目录信息
读后感
由公式到公式，由定理到定理，这种书写出来基本上是浪费研究生时间用的。无论如何，一个介绍某种算法的书，居然没有介绍如何代码实现，实在是一种很大的缺憾。国外的专家如Paul zarchan写的书，比秦老师这本好至少百倍
评分由公式到公式，由定理到定理，这种书写出来基本上是浪费研究生时间用的。无论如何，一个介绍某种算法的书，居然没有介绍如何代码实现，实在是一种很大的缺憾。国外的专家如Paul zarchan写的书，比秦老师这本好至少百倍
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用户评价
作为一个在无人机领域工作的研究者，对姿态和位置的精确估计一直是我工作的重中之重。《卡尔曼滤波与组合导航原理》这本书的到来，对我来说简直是雪中送炭。作者从最基础的概率论和线性代数出发，循序渐进地讲解了卡尔曼滤波的理论体系，包括其核心的递归估计思想，以及如何通过状态预测和测量更新来达到最优估计。书中对卡尔曼滤波器各部分的数学推导清晰明了，对于理解卡尔曼增益的计算和协方差矩阵的更新过程非常有帮助。而当本书深入到组合导航的层面时，我更是眼前一亮。作者详细阐述了如何将IMU、GPS、磁力计等多种传感器的数据进行融合，以弥补单一传感器的不足，从而实现更加鲁棒和精确的定位。书中关于如何为不同传感器构建测量模型、如何处理传感器之间的时延和噪声，以及如何选择合适的滤波算法（如EKF、UKF、UKF）来适应非线性系统，都给出了详实的指导。我特别欣赏书中关于实际应用案例的分析，例如如何利用IMU的高频数据和GPS的低频数据进行融合，以及如何处理GPS信号丢失时的惯性导航推算。这本书为我提供了一个系统性的解决方案，能够帮助我大幅提升无人机的导航性能。
评分作为一名在航空航天领域工作的研究人员，我对导航系统的精度和可靠性有着极高的要求。《卡尔曼滤波与组合导航原理》这本书的出现，为我提供了极大的帮助。作者的叙述方式非常清晰且富有条理，从最基础的概率与统计概念出发，层层递进地讲解了卡尔曼滤波的理论体系。书中对状态向量的定义、预测模型的构建、测量模型的建立以及卡尔曼增益的计算等关键环节，都进行了详尽的推导和解释，使得我对滤波器的内在工作机制有了深刻的理解。我尤其欣赏书中对扩展卡尔曼滤波（EKF）和无迹卡尔曼滤波（UKF）的深入探讨，这对于处理非线性系统至关重要。此外，本书在组合导航方面的论述也非常精彩。它详细介绍了如何将惯性导航系统（INS）、全球导航卫星系统（GNSS）以及其他辅助传感器（如磁力计、气压计）的数据进行融合，以提高系统的整体精度和鲁棒性。书中关于传感器数据的时间同步、误差建模以及不同融合策略的比较分析，都为我提供了宝贵的参考。这本书不仅提升了我对卡尔曼滤波和组合导航理论的认识，更在实践层面给予了我重要的指导。
评分这本书的出现，简直是我在导航领域探索道路上的璀璨明灯！之前一直对卡尔曼滤波和组合导航的概念感到有些模糊，尤其是当涉及到实际应用时，总觉得缺少了那么一环理论的支撑。但当我拿到《卡尔曼滤波与组合导航原理》这本书时，那种豁然开朗的感觉油然而生。作者的叙述方式非常清晰，从最基础的数学原理开始，循序渐进地讲解了卡尔曼滤波的各个方面，包括其核心思想、滤波器的基本结构、以及如何根据不同的应用场景进行参数调整。更令人称赞的是，书中并没有停留在理论的层面，而是通过大量精心设计的案例，将抽象的数学公式具象化。这些案例覆盖了惯性导航、GPS融合、视觉里程计等多个前沿领域，让我能够直观地理解卡尔曼滤波在实际问题中是如何发挥作用的。我特别喜欢书中对于不同类型滤波器的比较分析，例如扩展卡尔曼滤波（EKF）和无迹卡尔曼滤波（UKF）的优缺点，以及它们在非线性系统中的适用性。这种深入的探讨，让我不仅知其然，更知其所以然。同时，书中还详细介绍了组合导航的几个关键技术，如多传感器数据融合、时间同步、误差建模等，为我构建一个稳定可靠的导航系统提供了坚实的理论基础和实操指导。可以说，这本书不仅是一本教科书，更是一位经验丰富的导师，引领我在复杂的导航世界中拨云见日，找到前进的方向。
评分作为一名在机器人领域工作多年的工程师，我一直深知精确可靠的定位对于机器人正常运行的重要性。尤其是在复杂的室内环境中，GPS信号往往不可靠，需要依赖其他传感器进行辅助定位。《卡尔曼滤波与组合导航原理》这本书，以其严谨的理论推导和丰富的实践案例，为我提供了一个全新的视角来审视和优化我的机器人定位系统。书中对于卡尔曼滤波算法的讲解，从其数学本质出发，清晰地阐述了状态估计、预测和更新的完整流程。特别是对非线性系统的处理，如EKF的雅可比矩阵推导以及UKF的sigma点采样方法，作者都给出了非常详尽的步骤，这使得我在实际编程实现时能够更加得心应手。此外，本书对于组合导航的探讨也极具价值。它不仅仅局限于卡尔曼滤波本身，还深入分析了不同传感器（如激光雷达、相机、IMU）的特性、噪声模型以及数据融合策略。书中关于如何构建状态向量、设计测量模型，以及如何进行传感器校准和同步的章节，都为我提供了宝贵的参考。我尤其欣赏书中关于鲁棒性卡尔曼滤波的讨论，以及如何应对异常值和传感器故障，这对于实际应用场景中的稳定性至关重要。总而言之，这本书是一部集理论深度和实践指导于一体的佳作，强烈推荐给所有对机器人导航感兴趣的专业人士。
评分我是一名刚刚接触自动驾驶的初学者，对于传感器融合和定位问题一直感到非常困惑。网上充斥着各种零散的信息，但缺乏一个系统性的讲解。《卡尔曼滤波与组合导航原理》这本书的出版，恰好填补了我知识体系中的重要空白。作者以一种非常友好的方式，将卡尔曼滤波这一核心技术娓娓道来。从高斯噪声假设下的线性系统，到非线性系统下的EKF和UKF，每一个概念都经过了详细的推导和解释，并且配有清晰的图示，极大地降低了理解门槛。更令我印象深刻的是，书中对组合导航的阐述。它不仅仅是将卡尔曼滤波作为一个独立的工具，而是将其融入到整个导航系统的框架中，讨论了惯性测量单元（IMU）、GPS、轮速计等多种传感器如何协同工作，通过卡尔曼滤波进行数据融合，最终实现高精度、高鲁棒性的定位。书中的案例分析也非常贴切，比如如何利用IMU的短期高精度和GPS的长期稳定性来互相补偿，以及如何处理传感器之间的时钟偏差和测量噪声。读完这本书，我感觉自己仿佛拥有了一套完整的“导航工具箱”，能够自信地去分析和解决实际的定位问题。这本书对于任何想要深入理解导航技术，尤其是卡尔曼滤波和组合导航的从业者和学生来说，都是一本不可多得的宝藏。
评分在我阅读《卡尔曼滤波与组合导航原理》之前，我对卡尔曼滤波的认知仅停留在“一种用于预测和估计的算法”这个层面，缺乏对其核心思想和实际应用的深入理解。这本书的出现，无疑是我在导航与定位领域学习道路上的一大助力。作者的讲解风格非常独特，能够将复杂的数学概念用生动形象的语言表达出来。从递归估计的原理到卡尔曼增益的意义，再到滤波器的预测和更新步骤，每一个环节都梳理得非常清晰。我特别喜欢书中关于状态向量和协方差矩阵演化的可视化解释，这使得我能够直观地感受到滤波过程是如何逐步收敛并减小不确定性的。而当本书深入探讨组合导航时，我更是惊叹于其内容的广度和深度。书中详细介绍了如何将惯性导航系统（INS）、全球导航卫星系统（GNSS）、轮速计以及其他辅助传感器（如磁力计、气压计）有效地融合，以克服单一传感器的局限性。书中对于不同融合策略的对比分析，比如串联式、并联式以及其优缺点，都为我提供了宝贵的决策依据。此外，书中关于多传感器时间同步、测量模型设计以及滤波性能评估的章节，都让我对实际工程中的挑战有了更深刻的认识。这本书无疑是卡尔曼滤波与组合导航领域的权威参考，值得反复研读。
评分拿到《卡尔曼滤波与组合导航原理》这本书，我立刻被其扎实的理论基础和清晰的逻辑结构所吸引。作为一名一直对精密测量技术很感兴趣的爱好者，我曾尝试阅读一些相关的学术论文，但常常因为晦涩的数学公式和缺乏系统性的讲解而感到沮丧。而这本书的出现，彻底改变了我的看法。作者以一种非常易于理解的方式，从线性代数、概率论和随机过程的基础出发，一步步构建起卡尔曼滤波的理论框架。书中对状态空间模型、协方差矩阵的意义以及滤波器的更新方程的推导，都做得非常到位，让我能够真正理解卡尔曼滤波的工作原理。更重要的是，书中对组合导航的阐述，将卡尔曼滤波的应用场景进行了广泛的拓展。从航空航天到自动驾驶，再到无人机系统，作者都通过具体的例子展示了如何将多种传感器（例如惯性导航系统、视觉传感器、雷达等）的数据融合起来，以提高整体定位的精度和可靠性。书中对传感器误差的建模和补偿、以及不同滤波算法（如IMM、UKF）在不同应用场景下的优劣势分析，都让我受益匪浅。这本书不仅满足了我对理论知识的渴求，更点燃了我将这些理论付诸实践的热情。
评分在我的学习生涯中，曾经多次遇到过关于传感器融合和状态估计的难题。《卡尔曼滤波与组合导航原理》这本书的出版，对我来说意义非凡。作者以一种非常系统和深入的方式，讲解了卡尔曼滤波这一强大的工具。从概率论和线性代数的基础知识开始，逐步引导读者理解卡尔曼滤波的核心思想，包括状态的预测和更新过程，以及协方差矩阵在描述不确定性中的作用。书中对算法的数学推导严谨而清晰，使得我对卡尔曼滤波的内在机制有了更深层次的认识。特别是书中关于扩展卡尔曼滤波（EKF）和无迹卡尔曼滤波（UKF）的讲解，让我明白了如何在非线性系统中应用卡尔曼滤波，以及如何权衡计算复杂度和估计精度。而组合导航部分更是本书的亮点。它阐述了如何将惯性导航系统（INS）、全球导航卫星系统（GNSS）以及其他辅助传感器（如视觉里程计、雷达）的数据有效地融合，以提升整体导航系统的鲁棒性和精度。书中关于多传感器标定、时间同步以及误差补偿的详细论述，都为我解决实际工程问题提供了宝贵的思路。这本书无疑是我在导航技术领域学习道路上的重要里程碑。
评分我是一名对高精度定位系统感兴趣的工程师，一直希望能够深入理解卡尔曼滤波及其在组合导航中的应用。《卡尔曼滤波与组合导航原理》这本书，简直是为我量身打造的。作者的讲解非常到位，从最基础的概率论和状态空间模型出发，详细地介绍了卡尔曼滤波的原理，包括状态预测、测量更新以及卡尔曼增益的计算。书中的数学推导清晰而严谨，让我能够真正理解卡尔曼滤波是如何通过不断迭代来逼近真实状态的。我特别喜欢书中对卡尔曼滤波变种的介绍，例如扩展卡尔曼滤波（EKF）和无迹卡尔曼滤波（UKF），以及它们在处理非线性系统时的不同策略，这让我能够根据实际需求选择最合适的算法。更令我欣喜的是，本书对组合导航的阐述非常全面。它详细介绍了如何融合惯性导航系统（INS）、全球导航卫星系统（GNSS）、轮速计等多种传感器的数据，以克服单一传感器的局限性。书中关于如何设计传感器测量模型、如何进行传感器数据融合以及如何评估滤波性能的章节，都为我提供了极具价值的实践指导。通过阅读这本书，我不仅掌握了卡尔曼滤波的理论精髓，更学会了如何将其应用于实际的组合导航系统中，实现高精度、高鲁棒性的定位。
评分我一直对车辆定位和导航技术充满兴趣，特别是对于如何让车辆在各种复杂环境下都能保持精准的定位。《卡尔曼滤波与组合导航原理》这本书，为我打开了一扇新世界的大门。作者的写作风格非常细致，从卡尔曼滤波的基本概念，如状态空间表示、预测模型和更新模型，到其核心的数学推导，都解释得非常透彻。我尤其喜欢书中对于不同卡尔曼滤波变种的介绍，例如扩展卡尔曼滤波（EKF）和无迹卡尔曼滤波（UKF）是如何应对非线性系统的，以及它们各自的优劣势。这使得我在选择合适的算法时，能够更加有的放矢。而本书在组合导航方面的论述，更是让我受益匪浅。它详细讲解了如何融合惯性测量单元（IMU）、全球导航卫星系统（GNSS）以及轮速计等多种传感器的数据，以克服单一传感器的局限性。书中关于传感器数据的时间同步、误差建模以及如何通过卡尔曼滤波进行最优融合的章节，都为我提供了非常实用的指导。通过阅读这本书，我不仅理解了卡尔曼滤波在组合导航中的关键作用，还掌握了构建和优化车辆定位系统的理论方法。这是一本真正能够帮助我提升实践能力的优秀书籍。
评分经典书籍
评分中文教材有个通病，总感觉内容是堆砌起来的，前后不连贯。本书内容较深，适合熟悉卡尔曼滤波的知识后，当作工具书来用。教材不得不承认，还是老外的好。
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评分中文教材有个通病，总感觉内容是堆砌起来的，前后不连贯。本书内容较深，适合熟悉卡尔曼滤波的知识后，当作工具书来用。教材不得不承认，还是老外的好。
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