Probabilistic Robotics (Intelligent Robotics and Autonomous Agents) pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026
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具体描述
Probabilistic robotics is a new and growing area in robotics, concerned with perception and control in the face of uncertainty. Building on the field of mathematical statistics, probabilistic robotics endows robots with a new level of robustness in real-world situations. This book introduces the reader to a wealth of techniques and algorithms in the field. All algorithms are based on a single overarching mathematical foundation. Each chapter provides example implementations in pseudo code, detailed mathematical derivations, discussions from a practitioner's perspective, and extensive lists of exercises and class projects.
作者简介
Sebastian Thrun is Associate Professor in the Computer Science Department at Stanford University and Director of the Stanford AI Lab. Wolfram Burgard is Associate Professor and Head of the Autonomous Intelligent Systems Research Lab in the Department of Computer Science at the University of Freiburg. Dieter Fox is Associate Professor and Director of the Robotics and State Estimation Lab in the Department of Computer Science and Engineering at the University of Washington.
目录信息
读后感
翻译简直是个垃圾~~~这还博士呢，百度翻译都比你翻译的好啊，不想翻译别接这份工作啊，干嘛在这祸害人呢，别人花几十块买了本经典书，到你这都给毁了。这不是误人子弟吗？再看看其他章节的翻译，水平高低不平，也是垃圾的要命，到了16章才可以勉强读，我觉得你跟那些在混毕业证...
评分翻译简直是个垃圾~~~这还博士呢，百度翻译都比你翻译的好啊，不想翻译别接这份工作啊，干嘛在这祸害人呢，别人花几十块买了本经典书，到你这都给毁了。这不是误人子弟吗？再看看其他章节的翻译，水平高低不平，也是垃圾的要命，到了16章才可以勉强读，我觉得你跟那些在混毕业证...
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用户评价
《Probabilistic Robotics》这个书名，让我对机器人如何在“复杂”和“动态”的环境中生存和发展产生了深深的思考。我一直觉得，现实世界并非是静态和可预测的，而是充满了各种变化和意外。因此，我希望这本书能够为我揭示如何利用概率方法来构建能够适应这种动态环境的机器人。我特别关注书中是否会探讨如何让机器人进行“故障诊断”和“鲁棒性设计”。当机器人出现异常时，它是否能够通过概率分析来判断故障的原因，并采取相应的应对措施？或者，如何设计出对各种扰动都具有高鲁棒性的机器人系统？我猜测，这其中可能需要用到一些基于概率的诊断模型和故障预测算法。此外，在应对未知情况时，机器人是否能够利用概率推理来评估风险，并做出最优的决策，以保证自身的安全和任务的完成？我希望这本书能够为我提供深入的理论指导，让我能够更好地理解和构建能够在复杂多变的环境中稳定运行的智能机器人。
评分这本书的书名《Probabilistic Robotics》本身就充满了力量，它暗示着一种面向不确定性的科学方法，这对于理解和构建能够适应真实世界复杂性的机器人至关重要。我一直认为，现实世界充满了各种各样的“随机性”和“不确定性”，而传统的确定性方法在很多情况下显得力不从心。因此，将概率论的严谨性和灵活性引入机器人技术，无疑是迈出了极其重要的一步。我希望这本书能够为我打开一扇新的视角，让我看到如何利用概率模型来描述和处理机器人系统中的不确定性，无论是传感器噪声、模型误差，还是环境的动态变化。我特别关注书中是否会深入探讨“概率图模型”在机器人领域的应用，例如马尔可夫模型、贝叶斯网络等，因为我认为这些模型能够有效地捕捉变量之间的依赖关系，为机器人的决策和推理提供更强大的支撑。另外，这本书是否会涉及“强化学习”与概率方法的结合，我对此也充满了期待。毕竟，机器人需要在与环境的交互中不断学习和适应，而概率性的强化学习方法，例如基于概率策略的搜索，可能会是实现这一目标的关键。
评分我一直对机器人如何与人类进行自然、流畅的交互抱有浓厚的兴趣，而《Probabilistic Robotics》这本书的副标题“Intelligent Robotics and Autonomous Agents”更是精准地捕捉到了我的关注点。我很好奇书中是否会探讨如何让机器人理解人类的意图，并做出恰当的回应。这其中必然涉及到对人类行为模式的概率建模，以及如何根据不确定的语言指令或肢体语言进行推理。我特别关注书中是否会涉及“人机协作”方面的技术，例如如何让机器人安全地与人类在同一个空间内工作，或者如何让机器人预测人类的下一步动作，从而避免碰撞或提供及时的帮助。我猜测，这其中可能需要用到很多基于概率的预测模型和规划算法。此外，书中关于“自主代理”的部分，是否会探讨如何让机器人做出独立的决策，甚至在面对未知情况时能够进行自我学习和适应？我希望这本书能够为我揭示这些智能行为背后的概率学原理，让我看到未来机器人与人类共存的更多可能性。
评分拿到这本书，首先吸引我的是它严谨的排版和清晰的目录结构。作为一名对机器人领域充满好奇的非专业读者，我常常会被那些晦涩难懂的数学公式和算法理论吓退。然而，《Probabilistic Robotics》的出现，让我感受到了一种难得的亲切感。它似乎预设了读者可能存在的知识背景，并巧妙地将复杂的概念分解成易于理解的逻辑链条。我迫不及待地翻阅了目录，其中关于“状态估计”、“传感器融合”、“运动规划”等章节，都深深地引起了我的共鸣。我一直对机器人如何在嘈杂和不确定的环境中感知世界感到好奇，而“状态估计”和“传感器融合”无疑是解答这些疑问的关键。想象一下，一个机器人如何通过摄像头、激光雷达、惯性测量单元等多种传感器获取信息，并从中提取出最有用的数据，然后将这些碎片化的信息整合成一个连贯的、对周围环境的清晰认知，这本身就是一项了不起的成就。而“运动规划”更是直接关系到机器人能否在现实世界中灵活、高效地行动。它是否能教会我如何设计出路径，让机器人避开障碍物，甚至在拥挤的人群中穿行自如？我对书中是否会包含诸如卡尔曼滤波、粒子滤波等经典概率滤波算法的详细讲解充满了期待，因为我相信这些算法是实现这些高级功能的基石。
评分这本书的封面设计就足够吸引人，它散发着一种专业而又充满智慧的光芒，让我立刻对接下来的阅读充满了期待。我一直对智能机器人和自主代理领域抱有浓厚的兴趣，而“Probabilistic Robotics”这个书名更是精准地击中了我的“兴奋点”。它不仅仅是一个技术领域的介绍，更像是一扇通往未来世界的大门，让我渴望深入了解那些让机器变得“聪明”和“自主”的底层逻辑。我期待这本书能够像一位经验丰富的导师，引导我一步步揭开概率在机器人技术中的神秘面纱。想象一下，一个机器人能够像我们人类一样，根据不确定的信息做出最优决策，在复杂多变的环境中安全可靠地导航，甚至预测和应对可能出现的意外情况，这该是多么令人着迷的场景。这本书是否能够为我描绘出这样的蓝图，并教会我如何实现它？这正是我在翻开第一页时最迫切想要知道的。我希望它不仅仅是理论的堆砌，更能够提供实际的应用案例和深刻的见解，让我能够将所学知识融会贯通，甚至在自己的研究或项目中有所启发。它的出版年份也让我有些好奇，在这个技术飞速发展的时代，这本书的内容是否依然具有前瞻性，是否能够跟上最新研究的步伐，或者它更多的是奠定了坚实的基础，让我能够理解更前沿的进展。
评分在阅读《Probabilistic Robotics》之前，我一直觉得机器人技术离我们很遥远，更多地存在于科幻电影和实验室中。但是，这本书的标题让我看到了它与现实世界的紧密联系。我特别好奇书中是否会详细介绍“定位”和“建图”这两个核心问题，以及概率方法是如何解决它们的。想象一下，一个自主移动的机器人，它如何在未知环境中确定自己的位置，并同时构建出周围环境的地图，这本身就是一个巨大的挑战。而概率方法，例如“SLAM”（Simultaneous Localization and Mapping）技术，正是为了解决这个问题而诞生的。我希望书中能够深入浅出地讲解SLAM的原理，以及各种不同的SLAM算法，如基于滤波器的方法（如EKF-SLAM, UKF-SLAM）和基于图优化的方法。此外，书中是否会讨论如何利用概率方法来提升机器人的“感知”能力，比如如何从模糊的图像中识别物体，或者如何预测移动物体未来的轨迹，这些都是我非常感兴趣的方面。我希望这本书能够让我明白，概率不仅仅是一种数学工具，更是构建智能机器人不可或缺的思想方法。
评分拿到《Probabilistic Robotics》这本书，我立刻被它所传递的专业性和前沿性所吸引。我一直对机器人技术在“医疗”、“工业”、“服务”等领域的应用充满热情，而这本书似乎为我提供了一个深入了解这些应用背后核心技术的途径。我很好奇，书中是否会包含一些具体的应用案例，例如如何利用概率方法来指导手术机器人进行精准操作，或者如何让工业机器人更安全、更高效地与人类协同工作。我猜测，这些应用场景必然涉及到大量的概率建模和算法设计。例如，在医疗领域，机器人需要对人体组织进行高精度的识别和定位，这其中必然会用到很多基于概率的图像处理和状态估计技术。在工业领域，机器人需要能够理解和适应复杂的生产环境，这可能需要用到概率性的路径规划和运动控制方法。我希望这本书能够为我打开一扇窗户，让我看到概率学在现实世界中如何赋能机器人，从而推动各行各业的发展。
评分这本书的“Intelligent Robotics and Autonomous Agents”这个副标题，让我联想到了那些能够独立思考、自主行动的智能体。我一直对人工智能的“认知”和“决策”过程感到着迷，而《Probabilistic Robotics》似乎为我提供了一个探究这些奥秘的绝佳机会。我好奇书中是否会深入探讨“概率推理”在机器人认知中的作用，例如如何通过概率模型来表示和更新机器人对环境状态的信念，以及如何根据这些信念进行决策。我猜测，书中可能会涉及贝叶斯滤波、马尔可夫决策过程（MDP）等经典方法，以及它们在机器人领域的具体应用。此外，我对于机器人如何进行“学习”也非常感兴趣。这本书是否会介绍如何利用概率方法来构建学习模型，例如通过贝叶斯学习来不断优化机器人的行为策略，或者如何利用概率生成模型来生成新的数据或任务？我希望这本书能够让我看到，概率不仅仅是一种数学工具，更是实现真正智能机器人不可或缺的认知框架。
评分读到《Probabilistic Robotics》的标题，我的脑海中立刻浮现出那些能够优雅地穿越复杂地形、执行精密任务的机器人。我一直好奇，是什么样的算法和理论能够赋予机器人如此高的精度和鲁棒性。我特别想知道书中是否会详细讲解“运动控制”和“轨迹跟踪”方面的概率方法。机器人需要在各种动态和不确定的环境下执行预设的动作，这就要求其控制系统能够准确地预测和补偿各种干扰因素，例如地面不平、传感器噪声等。我猜测，书中可能会涉及一些基于模型预测控制（MPC）的概率版本，或者利用强化学习来优化控制策略。此外，对于机器人执行任务的“规划”部分，书中是否会探讨如何利用概率模型来评估不同行动方案的风险和收益，从而选择最优的执行路径？例如，在执行一项高风险任务时，机器人是否能够通过概率分析来判断是否值得冒险，或者如何调整计划以最小化潜在的损失？我希望这本书能够为我提供深入的理论指导，让我能够更好地理解机器人如何做出明智的决策。
评分《Probabilistic Robotics》这个书名，让我想起了那些在未知环境中探索、收集信息的机器人。我一直对机器人如何在“不确定”的条件下进行“探索”和“发现”充满好奇。这本书是否会讲解如何利用概率模型来指导机器人的探索策略，例如如何根据当前的不确定性信息选择最有价值的区域进行搜索，或者如何利用概率预测来规避潜在的危险？我特别关注书中是否会涉及“信息论”在机器人探索中的应用，例如如何最大化从环境中获取的信息量，或者如何最小化信息获取的成本。此外，在执行复杂的任务时，机器人是否需要对任务的成功率进行概率评估，并据此调整其行为？我猜测，这其中可能会用到一些基于概率规划的技术，例如使用蒙特卡洛树搜索（MCTS）等方法来评估不同策略的预期回报。我希望这本书能够让我理解，概率学不仅能够帮助机器人进行精准的定位和导航，更能赋予它们在复杂环境中进行智能探索和最优决策的能力。
评分大牛写得书和公开课都很赞了。
评分内容简单而举例生动有趣，入门好书
评分必读
评分这书写的真烂………………还很贵！
评分必读
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