移动机器人同步定位与地图构建

本书首先介绍了移动机器人及时定位和构图的基础。将该问题沿着一个轴线进行了划分，将SLAM问题划分为空间知识的表示问题、场景的结构和动力学问题、先验知识的可用性问题以及机器人所携带的传感器和致动器的种类等。接着介绍了目前市场上可见的机器人、这些机器人的感知以及致动能力，并讨论了这些移动平台被设计出来所要解决的各种各样的任务。

第一部分 移动机器人同时定位与地图构建基础
第1章 绪论
1.1 总览
1.2 问题分类
1.2.1 空间几何基础
1.2.2 环境的动态与结构
1.2.3 机器人传感器
1.2.4 机器人的传动装置
1.2.5 先验知识
1.3 历史回顾
1.4 本书的组织
参考文献
第2章 机器人基础
2.1 引言
2.2 将机械变为机器人：传动装置
2.2.1 步行机器人
2.2.2 飞行机器人
2.2.3 水下机器人
2.2.4 轮式机器人
2.3 机器人看到的世界是什么样的？传感器
2.4 本体感受传感器：内部传感器
2.5 外界传感器：接触或近距离传感器
2.6 外界传感器：单方向测距仪
2.6.1 基于三角测量的接近传感器
2.6.2 脉冲信号飞行时间（P.ToF）
2.6.3 连续波飞行时间（C-TOF）
2.6.4 小结
2.7 外界传感器：二维测距仪
2.8 外界传感器：三维距离传感器
2.9 外界传感器：纯距离传感器
2.10 外界传感器：图像传感器.？
2.11 外界传感器：空气分析传感器
2.12 环境传感器：绝对位置设备
2.13 能量供应
参考文献
第3章 概率论基础
3.1 引言
3.2 历史回顾
3.3 概率空间
3.4 随机变量
3.5 不确定性的形态
3.5.1 离散随机变量不确定性的形状
3.5.2 连续随机变量不确定性的形状
3.5.3 任何随机变量不确定性的形状：可能性
3.6 不确定性的总结
3.6.1 随机变量的矩
3.6.2 矩的一些重要定理
3.6.3 随机变量的信息和熵
3.7 多变量概率
3.7.1 联合概率和边缘化
3.7.2 相互独立和协方差
3.8 随机变量的变换
3.8.1 预备知识
3.8.2 两个连续的独立随机变量的和
3.8.3 连续独立随机变量的线性组合
3.8.4 连续独立随机变量的乘积与除法
3.8.5 一维连续随机变量的线性变换
3.8.6 多元随机变量的线性变换
3.8.7 卡方分布的特例
3.8.8 任意变换的近似
3.9 条件概率
3.10 图示模型
……
第二部分 移动机器人定位
附注
参考文献
附录A 常见的欧几里得组SE（2）和SE（3）几何学运算
附录B 重采样算法
附录C 伪随机数的产生
附录D SO（n）和SE（n）的流形图
附录E 基本微积分和代数概念
附录F 符号表格
参考文献