状态估计、计算机视觉经典书籍

原创 已于 2022-06-04 14:05:33 修改 · 569 阅读 · 5 ·
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#算法

于 2020-02-22 11:48:31 首次发布
本文探讨了多视角几何原理及其在机器人视觉中的应用，深入解析了最优滤波技术，包括其英文版和中文版资源。同时，文章涵盖了随机模型、估计与控制理论，以及多源信息融合技术，为读者提供了丰富的学习资料。
  1. 多视角几何

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  1. Optimal Filter

英文版地址：

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中文版地址：

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  1. state estimation for robotics
  2. Stochastic Models, Estimation, Control

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  1. 多源信息融合

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韩崇昭

  1. the Matrix CookBook
  2. Quaternion kinematics for the error-state Kalman filter
计算机视觉与深度学习 ｜ 视觉SLAM学习思路总结与视觉SLAM发展历程（1986年至2025年）
尘世冰封的专栏
04-10 550
一、基础准备数学基础线性代数：矩阵运算、特征值分解、奇异值分解（SVD）、最小二乘法。微积分与优化：梯度下降、牛顿法、非线性优化（如高斯-牛顿法、Levenberg-Marquardt算法）。概率与统计：贝叶斯滤波、卡尔曼滤波（KF/EKF）、粒子滤波（PF）。几何：三维空间变换（欧拉角、四元数、李群/李代数编程基础语言：C++（主流SLAM框架如ORB-SLAM、VINS用C++）、Python（快速原型验证）。工具库。
电力系统状态估计书
01-08
这个讲义很好的介绍了什么是状态估计 ，状态估计的总体流程
状态估计书籍超高清版
09-06
英文版的状态估计，非常清晰，保证下载后不亏。时学习slam的必备书籍。
【机器人学中的状态估计】6.6 习题证明
最新发布
AI Chen的博客
10-18 615
本文摘要总结了机器人学状态估计中的三个重要证明：1) 证明了向量叉积的反交换性$u^v=-v^u$；2) 利用罗德里格斯公式证明了旋转矩阵的逆等于其转置$C^{-1}=C^T$；3) 证明了旋转矩阵与向量叉积的关系$(Cu)\hat{}=Cu\hat{}C^T$，该证明与第7章相关内容类似。这些证明为理解机器人学中的状态估计问题提供了理论基础。
最优状态估计——书籍以及代码
02-03
本资源为最优状态估计书籍以及代码。本书中包含卡尔曼滤波器等一系列滤波器，对控制有研究的同学会有并帮助。
状态估计融合书籍
jcj的博客
03-23 254
1.《状态估计和关联的实践应用》 东区图书馆 TP212 382 Chaw-Bing Chang ;Keh-Ping Dun
机器人学中的状态估计 state estimation for robotics（英文版）
12-05
作者：Timothy D. Barfoot ，最新2018高清资源，完整395页，持续更新。 版权归作者所有，任何形式转载请联系作者。 State Estimation for Robotics早已在SLAM领域广为流传，几乎是SLAM入门必读的经典书籍之一。本书深入讲解了状态估计的机理、三维几何学基础、矩阵李群以及位姿和点的估计方法等，尤其对基于滤波器的状态估计方法的介绍全面深刻。现在在高翔、颜沁睿、刘富强等十多位SLAM专家、爱好者的共同努力下，中文译本《机器人学中的状态估计》也终于得以面世。这对于国内广大SLAM爱好者来说，可谓一大福音，值得隆重推荐。 ——浙江大学教授，CAD & CG国家重点实验室计算机视觉团队带头人，章国锋 State Estimation for Robotics是加拿大多伦多大学Barfoot教授的名著，也是机器人方向的经典教材之一。该书侧重数学基础，先花了三分之二的篇幅来介绍概率、几何方面的基础知识，最后又回到应用问题，详细介绍了基于点云和图像的姿态估计。 这是一本难得的既注重基础又顾及前沿研究问题的教材。书的译者是一群对机器人技术富有激情的年轻人，他们中的许多人在计算机视觉、机器人等科研领域开始崭露头角。这本译作倾注了他们的满腔热忱和对国内技术发展的期望。 ——加拿大西蒙弗雷泽大学终身教授，谭平 本书介绍了机器人领域的重要核心技术——状态估计。这本书不只介绍了一些传统的经典算法，也涉及了最新的行业进展和应用，同时还传授了一些基础的数学工具。本书使用严谨的数学语言，同时又深入浅出，是初学者不可多得的良师益友。 ——自动驾驶公司AutoX创始人，原美国普林斯顿大学计算机视觉与机器人实验室主任，麻省理工学院博士 肖健雄
什么是姿态估计？计算机视觉常用任务与模型技术要点
OpenCVtuxiang的博客
05-20 843
姿态估计是计算机视觉中的关键技术，旨在通过检测图像或视频中的人体关键点（如关节）来推断人体的姿态。它分为2D和3D姿态估计，分别输出关键点在二维平面和三维空间中的坐标。姿态估计可以应用于单人或多人的场景，常见的关键点包括头部、上肢、下肢和身体中心。常用的方法和模型有OpenPose、HRNet、AlphaPose等。技术流程包括人体检测、关键点检测、骨架构建和姿态追踪。姿态估计在健身、运动医学、游戏、虚拟现实、安防监控和手势识别等领域有广泛应用。随着深度学习的发展，姿态估计正成为连接视觉感知和行为理解的重要
精选资源
用于计算机视觉，机器人技术和机器学习的线性代数.pdf
05-30
在计算机视觉中，光流估计、立体匹配等任务也常常需要优化技术来找到最佳解。 此外，拉格朗日对偶性（Lagrangian duality）和KKT条件是优化理论中的重要概念，它们为理解和设计机器学习和优化问题提供了框架。例如...
马颂德经典图像与视频处理书籍：计算机视觉详解
它不仅适合计算机视觉和图像处理初学者作为教材使用，也适合相关领域的研究人员和工程师作为参考书籍。通过学习该书的内容，读者可以掌握图像处理的基本方法，理解计算机视觉的核心问题与关键技术，并具备解决实际...
《最优状态估计-卡尔曼，H∞及非线性滤波》：第3章 最小二乘估计
sinat_34897952的博客
05-03 889
《最优状态估计-卡尔曼，H∞及非线性滤波》：第3章 最小二乘估计前言1. MATLAB仿真：习题3.52. 仿真结果3. 小结 前言 《最优状态估计-卡尔曼，H∞及非线性滤波》由国外引进的一本关于状态估计的专业书籍，2006年正式出版，作者是Dan Simon教授，来自克利夫兰州立大学，电气与计算机工程系。主要应用于运动估计与控制，学习本文的过程中需要有一定的专业基础知识打底。 本书共分为四个部分，全面介绍了最优状态估计的理论和方法。第1部分为基础知识，回顾了线性系统、概率论和随机过程相关知识，介绍了最
机器人学中的状态估计（中文）
07-03
高博翻译的《机器人学中的状态估计》，SLAM，机器人，状态估计。
机器人状态估计
06-28
最新的机器人状态估计书籍
机器人学中的状态估计（高博翻译的）
03-12
机器人学中的状态估计，学SLAM、机器人相关方向的可以下载
机器人学中的状态估计.zip
11-25
机器人学中的状态估计中文版 + 2020英文版 尽管每种机器人的功能各异,然而在实际应用中,它们往往会面对一些共同的问题—状态估计(state estimation)和控制(control)。机器人的状态,是指一组完整描述它随时间运动的物理量,比如位置,角度和速度。本书重点关注机器人的状态估计,控制的问题则不在讨论之列。控制的确非常重要——我们希望机器人按照给定的要求工作,但首要的一步乃是确定它的状态。人们往往低估了真实世界中状态估计问题的难度,而我们要指出,至少应该把状态估计与控制放在同
State Estimation for Robotics 机器人学中的状态估计 中文文字版
05-02
State Estimation for Robotics机器人学中的状态估计 [加]蒂莫西•D.巴富特 slam必读 中文文字版 （slam必读+状态估计+无人驾驶+自主导航+路径规划）
最优估计书籍推荐
31号楼的某个房间
01-14 2986
最有估计原理应用十分广泛
机器人学中的状态估计——学习笔记
weixin_38117861的博客
11-07 2065
机器人学中的状态估计——学习笔记离散时间的批量估计问题1、最大后验概率法(Maximum A Posteriori, MAP)2、贝叶斯推断(Bayesian inference)离散时间的迭代平滑问题1、Cholesky平滑算法2、Rauch-Tung-Striebel 平滑算法离散时间的迭代滤波问题 离散时间的批量估计问题 问题描述：在离散线性高斯模型下，利用所有时刻的数据估计某一时刻的状态。...
机器人学中的状态估计（证明一）
whut_chengjun的博客
04-19 1071
一、证明高斯分布积分为1 图1 .一元高斯分布的图像，给出了均值μ\muμ和标准差σ\sigmaσ 证明：首先我们考虑下面积分 这个积分可以这样计算：⾸先将它的平⽅写成下⾯的形式 然后使⽤笛卡尔坐标(x, y)到极坐标(r, θ)的坐标变换，即： 雅可比行列式如下 二重积分变为： 其中z=−r22σ2z=-\frac{r^{2}}{2\sigma ^{2}}z=−2σ2r2​，因此： 最后，令 ...
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