书籍-《传感器融合在定位、导航和建图中的应用》

书籍：Sensor Fusion Approaches for Positioning, Navigation, and Mapping: How Autonomous Vehicles and Robots Navigate in the Real World: With MATLAB Examples
作者：Mohamed M. Atia
出版：Wiley-IEEE Press​
编辑：陈萍萍的公主@一点人工一点智能
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01 书籍介绍

本书深入探讨了传感器融合在定位和建图技术中的基本概念及其实际实现，详细介绍了惯性传感器、无线电定位系统、视觉传感器、深度传感器、雷达测量和激光雷达（LiDAR）测量的集成。书中通过地面轮式车辆、无人机和可穿戴设备的实际案例研究展示了这些概念的应用。
本书采用全面综合的方法，而不是单纯关注某个特定传感器或问题领域，使读者能够全面掌握传感器融合的整体概念及其应用。
本书讨论了以下主题：
· 数学背景：涵盖线性代数、欧几里得空间、坐标系、旋转和变换、四元数以及李群代数。
· 三维空间中刚性平台的运动学：涵盖在旋转和非旋转框架下的运动建模，在重力场中的不同位置、速度和方向表示。
· 信号与系统：涵盖测量和噪声、概率概念、随机过程、信号处理、线性动态系统和随机系统。
· 先进定位和建图传感器/系统的理论、测量和信号处理：涵盖惯性传感器、无线电定位系统、测距和检测传感器、成像传感器。
· 状态估计与传感器融合方法：包括基于滤波的方法和基于学习的方法。
目标读者：作为该领域的综合性入门教材，《传感器融合在定位、导航和建图中的应用》不仅使学生能够掌握该学科的基础知识，还通过丰富的教学功能支持他们的学习。
此外，从事机器人和导航系统工作的工程师可以将书中提供的传感器融合算法应用于实际平台，提升实际项目的开发能力。

02 作者简介

Mohamed M. Atia是加拿大安大略省渥太华卡尔顿大学系统与计算机工程系的副教授。他于2013年获得金斯敦皇后大学电气与计算机工程博士学位。在加入学术界之前，他在工业界工作，开发了用于自然语言处理、语音识别以及多传感器定位、导航和制图系统的信号处理和人工智能算法。通过本书的学习，读者不仅能掌握传感器融合的基础理论，还能了解其在自动驾驶车辆和机器人导航中的实际应用。无论是从事科研工作的学者，还是希望开发新型智能系统的工程师，都能从本书中获得宝贵的知识和实践经验。

03 书籍大纲

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