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[Book] Probabilistic Robotics ( Intelligent Robotics and Autonomous Agents )

Hardcover
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상품상세정보
ISBN 9780262201629(0262201623)
쪽수 646쪽
언어 English
크기 209(W) X 234(H) X 35(T) (mm)
제본형태 Hardcover-Hardcover
총권수 1권

책소개

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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. The book's Web site, http://www.probabilistic-robotics.org, has additional material. The book is relevant for anyone involved in robotic software development and scientific research. It will also be of interest to applied statisticians and engineers dealing with real-world sensor data.

저자소개

저자 : Thrun, Sebastian/ Burgard, Wolfram/ Fox, Dieter

Dieter Fox is Associate Professor of Computer Science at the University of Washington.

저자 : Burgard, Wolfram

Wolfram Burgard is Professor of Computer Science and Head of the research lab for Autonomous Intelligent Systems at the University of Freiburg.

저자 : Fox, Dieter

Dieter Fox is Associate Professor of Computer Science at the University of Washington

목차

Chapter Page
Preface xvii
Acknowledgments xix
I Basics 1
1. Introduction 3
1.1 Uncertainty in Robotics 3
1.2 Probabilistic Robotics 4
1.3 Implications 9
1.4 Road Map 10
1.5 Teaching Probabilistic Robotics 11
1.6 Bibliographical Remarks 11
2. Recursive State Estimation 13
2.1 Introduction 13
2.2 Basic Concepts in Probability 14
2.3 Robot Environment Interaction 19
2.4 Bayes Filters 26
2.5 Representation and Computation 34
2.6 Summary 35
2.7 Bibliographical Remarks 36
2.8 Exercises 36
3. Gaussian Filters 39
3.1 Introduction 39
3.2 The Kalman Filter 40
3.3 The Extended Kalman Filter 54
3.4 The Unscented Kalman Filter 65
3.5 The Information Filter 71
3.6 Summary 79
3.7 Bibliographical Remarks 81
3.8 Exercises 81
4. Nonparametric Filters 85
4.1 The Histogram Filter 86
4.2 Binary Bayes Filters with Static State 94
4.3 The Particle Filter 96
4.4 Summary 113
4.5 Bibliographical Remarks 114
4.6 Exercises 115
5. Robot Motion 117
5.1 Introduction 117
5.2 Preliminaries 118
5.3 Velocity Motion Model 121
5.4 Odometry Motion Model 132
5.5 Motion and Maps 140
5.6 Summary 143
5.7 Bibliographical Remarks 145
5.8 Exercises 145
6. Robot Perception 149
6.1 Introduction 149
6.2 Maps 152
6.3 Beam Models of Range Finders 153
6.4 Likelihood Fields for Range Finders 169
6.5 Correlation-Based Measurement Models 174
6.6 Feature-Based Measurement Models 176
6.7 Practical Considerations 182
6.8 Summary 183
6.9 Bibliographical Remarks 184
6.10 Exercises 185
II Localization 189
7. Mobile Robot Localization: Markov and Gaussian 191
7.1 A Taxonomy of Localization Problems 193
7.2 Markov Localization 197
7.3 Illustration of Markov Localization 200
7.4 EKF Localization 201
7.5 Estimating Correspondences 215
7.6 Multi-Hypothesis Tracking 218
7.7 UKF Localization 220
7.8 Practical Considerations 229
7.9 Summary 232
7.10 Bibliographical Remarks 233
7.11 Exercises 234
8. Mobile Robot Localization: Grid And Monte Carlo 237
8.1 Introduction 237
8.2 Grid Localization 238
8.3 Monte Carlo Localization 250
8.4 Localization in Dynamic Environments 267
8.5 Practical Considerations 273
8.6 Summary 274
8.7 Bibliographical Remarks 275
8.8 Exercises 276
III Mapping 279
9. Occupancy Grid Mapping 281
9.1 Introduction 281
9.2 The Occupancy Grid Mapping Algorithm 284
9.3 Learning Inverse Measurement Models 294
9.4 Maximum A Posteriori Occupancy Mapping 299
9.5 Summary 304
9.6 Bibliographical Remarks 305
9.7 Exercises 307
10. Simultaneous Localization and Mapping 309
10.1 Introduction 309
10.2 SLAM with Extended Kalman Filters 312
10.3 EKF SLAM with Unknown Correspondences 323
10.4 Summary 330
10.5 Bibliographical Remarks 332
10.6 Exercises 334
11. The GraphSLAM Algorithm 337
11.1 Introduction 337
11.2 Intuitive Description 340
11.3 The GraphSLAM Algorithm 346
11.4 Mathematical Derivation of GraphSLAM 353
11.5 Data Association in GraphSLAM 362
11.6 Efficiency Consideration 368
11.7 Empirical Implementation 370
11.8 Alternative Optimization Techniques 376
11.9 Summary 379
11.10 Bibliographical Remarks 381
11.11 Exercises 382
12. The Sparse Extended Information Filter 385
12.1 Introduction 385
12.2 Intuitive Description 388
12.3 The SEIF SLAM Algorithm 391
12.4 Mathematical Derivation of the SEIF 395
12.5 Sparsification 398
12.6 Amortized Approximate Map Recovery 402
12.7 How Sparse Should SEIFs Be? 405
12.8 Incremental Data Association 409
12.9 Branch-and-Bound Data Association 415
12.10 Practical Considerations 420
12.11 Multi-Robot SLAM 424
12.12 Summary 432
12.13 Bibliographical Remarks 434
12.14 Exercises 435
13. The FastSLAM Algorithm 437
13.1 The Basic Algorithm 439
13.2 Factoring the SLAM Posterior 439
13.3 FastSLAM with Known Data Association 444
13.4 Improving the Proposal Distribution 451
13.5 Unknown Data Association 457
13.6 Map Management 459
13.7 The FastSLAM Algorithms 460
13.8 Efficient Implementation 460
13.9 FastSLAM for Feature-Based Maps 468
13.10 Grid-based FastSLAM 474
13.11 Summary 479
13.12 Bibliographical Remarks 481
13.13 Exercises 482
IV Planning and Control 485
14. Markov Decision Processes 487
14.1 Motivation 487
14.2 Uncertainty in Action Selection 490
14.3 Value Iteration 495
14.4 Application to Robot Control 503
14.5 Summary 507
14.6 Bibliographical Remarks 509
14.7 Exercises 510
15. Partially Observable Markov Decision Processes 513
15.1 Motivation 513
15.2 An Illustrative Example 515
15.3 The Finite World POMDP Algorithm 527
15.4 Mathematical Derivation of POMDPs 531
15.5 Practical Considerations 536
15.6 Summary 541
15.7 Bibliographical Remarks 542
15.8 Exercises 544
16. Approximate POMDP Techniques 547
16.1 Motivation 547
16.2 QMDPs 549
16.3 Augmented Markov Decision Processes 550
16.4 Monte Carlo POMDPs 559
16.5 Summary 565
16.6 Bibliographical Remarks 566
16.7 Exercises 566
17. Exploration 569
17.1 Introduction 569
17.2 Basic Exploration Algorithms 571
17.3 Active Localization 575
17.4 Exploration for Learning Occupancy Grid Maps 580
17.5 Exploration for SLAM 593
17.6 Summary 600
17.7 Bibliographical Remarks 602
17.8 Exercises 604
Bibliography 607
Index 639

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