State Estimation in Robotics provides a comprehensive overview of state estimation techniques crucial for robotic systems. This free downloadable resource is ideal for students and researchers aiming to enhance their understanding of robot localization, mapping, and navigation.
机器人学的核心在于处理世界上移动的物体。我们正处在一个火星探测器、无人驾驶飞机测量地球以及自动驾驶汽车即将普及的时代。尽管特定机器人的应用可能各有细微差别，但在所有这些场景中都面临着一些共同的问题，比如状态估计与控制问题。
对于一个机器人而言，“状态”是指一组量（如位置、方向和速度等），知道这些量就能完整描述其随时间的运动情况。本段落主要关注于如何准确地估计机器人的这种“状态”，而暂时不讨论控制的概念。尽管后者同样重要，因为我们需要让机器人按照特定的方式运作，但第一步通常是确定它的当前状态。
值得注意的是，在实际应用中，许多人往往低估了进行状态估计这一过程的复杂性。因此强调其与控制系统同等的重要性是必要的。本书将介绍经典的状态估计方法（适用于高斯噪声污染下的线性系统），并进一步探讨非线性的、涉及非高斯噪声的情况。不同于一般的教材，我们深入研究如何把通用的方法应用于在三维空间中操作的机器人，并特别提倡一种处理旋转的独特方式。
本段落接下来的部分简要回顾了状态估计的历史发展过程，讨论了几种常见的传感器类型及测量方法，并引入了关于状态估计问题的基本概念和框架。最后，文章对书中的内容进行了分类整理，并推荐了一些额外的学习资源供读者参考。大约在4000年前，早期的航海者就面临着一个类似的状态估计挑战：如何确定船只在其航行过程中的准确位置。
最初的努力包括制作原始海图以及观测太阳的位置来导航沿岸路线。直到15世纪，随着关键技术和工具的发展（如航海罗盘），全球性海上航行才成为可能。最初的磁罗盘允许对方向进行大致的测量，并结合简单的地图，使得人们可以沿着预定的方向线行进至主要目的地。
随后发明了一系列仪器用于更精确地测量角度距离（例如十字标尺、等高仪、象限仪和六分仪），这些工具进一步提高了航海者确定位置的能力。
5星
