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簡介

如何估計機器人在空間中移動時的狀態(tài)（如位置、方向）是機器人研究中一個重要的問題。大多數(shù)機器人、自動駕駛汽車都需要導航信息。導航的數(shù)據(jù)來自于相機、激光測距儀等各種傳感器，而它們往往受噪聲影響，這給狀態(tài)估計帶來了挑戰(zhàn)。本書將介紹常用的傳感器模型，以及如何在現(xiàn)實世界中利用傳感器數(shù)據(jù)對旋轉(zhuǎn)或其他狀態(tài)變量進行估計。本書涵蓋了經(jīng)典的狀態(tài)估計方法（如卡爾曼濾波）以及更為現(xiàn)代的方法（如批量估計、貝葉斯濾波、sigmapoint 濾波和粒子濾波、剔除外點的魯棒估計、連續(xù)時間的軌跡估計和高斯過程回歸）。這些方法在諸如點云對齊、位姿圖松弛、光束平差法以及同時定位與地圖構建等重要應用中得以驗證。對機器人領域的學生和相關從業(yè)者來說，本書將是一份寶貴的資料。

Timothy Barfoot 博士（多倫多大學航空航天研究所UTIAS 教授）在工業(yè)和學術界的移動機器人導航中已有逾十五年的研究歷史。他的研究領域涉及空間探索、采礦、軍事和運輸?shù)�，并在定位、建圖、規(guī)劃和控制方面作出了貢獻。他是International Journal of Robotics Research 和Journal of Field Robotics 的編輯委員會成員，并且在2015 年多倫多舉辦的Field and Service Robotics 會議中擔任主席。

State Estimation for Robotics早已在SLAM領域廣為流傳，幾乎是SLAM入門必讀的經(jīng)典書籍之一。本書深入講解了狀態(tài)估計的機理、三維幾何學基礎、矩陣李群以及位姿和點的估計方法等，尤其對基于濾波器的狀態(tài)估計方法的介紹全面深刻�，F(xiàn)在在高翔、顏沁睿、劉富強等十多位SLAM專家、愛好者的共同努力下，中文譯本《機器人學中的狀態(tài)估計》也終于得以面世。這對于國內(nèi)廣大SLAM愛好者來說，可謂一大福音，值得隆重推薦。

——浙江大學教授，CAD & CG國家重點實驗室計算機視覺團隊帶頭人，章國鋒

State Estimation for Robotics是加拿大多倫多大學Barfoot教授的名著，也是機器人方向的經(jīng)典教材之一。該書側(cè)重數(shù)學基礎，先花了三分之二的篇幅來介紹概率、幾何方面的基礎知識，后又回到應用問題，詳細介紹了基于點云和圖像的姿態(tài)估計。

這是一本難得的既注重基礎又顧及前沿研究問題的教材。書的譯者是一群對機器人技術富有激情的年輕人，他們中的許多人在計算機視覺、機器人等科研領域開始嶄露頭角。這本譯作傾注了他們的滿腔熱忱和對國內(nèi)技術發(fā)展的期望。

——加拿大西蒙弗雷澤大學終身教授，譚平

本書介紹了機器人領域的重要核心技術——狀態(tài)估計。這本書不只介紹了一些傳統(tǒng)的經(jīng)典算法，也涉及了新的行業(yè)進展和應用，同時還傳授了一些基礎的數(shù)學工具。本書使用嚴謹?shù)臄?shù)學語言，同時又深入淺出，是初學者不可多得的良師益友。

——自動駕駛公司AutoX創(chuàng)始人，原美國普林斯頓大學計算機視覺與機器人實驗室主任，麻省理工學院博士肖健雄

譯者序

Timothy Barfoot 教授的《機器人學中的狀態(tài)估計》一書，前后花費了兩年時間寫成。初稿甫成，就將草稿公開于互聯(lián)網(wǎng)，供世界各地讀者閱讀、糾錯。當時，我們就覺得這本書理論之深刻、敘述之嚴謹、應用之廣泛，實在是一本機器人方向不可多得的好書。倘若中國讀者，或為語言之礙，或為地域所隔，無法了解此書的奧秘，實乃遺憾之事。2017 年春，機緣巧合，西安交大出版社獲得了本書的中文版權，而我們亦有幸參與此書的翻譯工作。希望這本中譯本能夠讓中國的學生、研究人員更好地理解狀態(tài)估計的內(nèi)容，將理論知識運用到實踐中去。

……

本書的中譯本是許多同學、老師協(xié)作的成果。每一章節(jié)基本由一到兩位同學負責翻譯，分工如下：第1、2 章由范帝楷、郭玉峰負責；第3 章由高翔負責；第4 章由謝曉佳負責；第5 章由左星星負責；第6 章由秦超負責；第7 章由吳博、顏沁睿和張明明負責；第8 章由鄭帆、劉富強負責；第9 章由張明負責；第10 章由范帝楷負責。最后由謝曉佳和高翔做了整體的校訂工作。審稿期間，浙江大學CAD&CG 國家重點實驗室計算機視覺組的章國鋒教授團隊（含學生李津羽、王儒、黃昭陽、楊鎊鎊、葉智超、唐慶、曹健、錢權浩），湘潭大學的黃山老師，揚州大學的莫小雨同學，UCL 的李天威同學，中國科學院電子所的肖麟慧同學，劉施菲博士，以及許多互聯(lián)網(wǎng)上的老師、同學均參與了本書的審稿工作，進一步保證了譯文的質(zhì)量。翻譯過程中，最大的工作量在于把原書上千條數(shù)學公式用LATEX 重新進行輸入和整理，在此特別向各位參與翻譯和審稿工作的同學致以謝意。

鑒于譯者的知識水平所限，譯文中疏誤之處在所難免，懇請讀者不吝指正。“細推物理須行樂，何須浮名絆此身”，我們也希望讀者能在閱讀過程中，學到知識，產(chǎn)生興趣。

序言

我的研究方向是移動機器人學，特別是用于空間探索的那一類機器人。在研究過程中，我對狀態(tài)估計問題產(chǎn)生了濃厚的興趣。在這個領域中，有一個廣為人知、倍受青睞的研究方向：概率機器人（probabilistic robotics）。隨著近年來計算資源的日漸廉價，數(shù)碼相機、激光測距儀等大量新型傳感器技術不斷涌現(xiàn)，機器人學作為一個前沿研究方向，已經(jīng)在狀態(tài)估計領域中催生了大量激動人心的新思想、新動態(tài)。

機器人學也是最先將貝葉斯濾波器應用于實際場合的領域。所謂貝葉斯濾波器，事實上是著名的卡爾曼濾波器更為一般的形式。在短短的幾年中，移動機器人的研究方法已經(jīng)從貝葉斯濾波器走向了批量的非線性優(yōu)化方法，并取得了豐碩的成果。就我而言，我的研究方向主要是室外機器人導航，所以經(jīng)常會遇到一些三維空間中運動車輛的問題。于是，我們將在本書中，詳細地談論三維空間中的狀態(tài)估計問題。特別地，對于三維的旋轉(zhuǎn)和姿態(tài)，我們將介紹簡單實用的矩陣李群方法來處理它們。為了讀懂本書，讀者需要具備本科生水平的線性代數(shù)和微積分知識，不過即使沒有，本書也自成一個體系。我希望這部分介紹對讀者有所幫助，同時，教學相長，我亦在寫作過程中受益匪淺。

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