Nel campo in rapida evoluzione della robotica, comprendere la localizzazione e la mappatura simultanee (SLAM) è fondamentale per il progresso dei sistemi autonomi. Questo libro approfondisce la SLAM, offrendo approfondimenti sulle teorie, gli algoritmi e le applicazioni nel mondo reale che alimentano le tecnologie di navigazione, posizionamento e mappatura robotica. Che tu sia un professionista della robotica, uno studente o un hobbista, questo libro ti fornirà le conoscenze fondamentali e all'avanguardia necessarie per eccellere in questo campo dinamico. Breve panoramica dei capitoli: 1: Localizzazione e mappatura simultanee: esplora i concetti fondamentali della SLAM e il suo ruolo nella robotica autonoma. 2: Mappatura robotica: scopri le tecniche di mappatura utilizzate per creare modelli digitali accurati degli ambienti. 3: Algoritmo di condensazione: scopri come questo algoritmo migliora l'affidabilità della SLAM in ambienti incerti. 4: Apprendimento tramite trasferimento: scopri come l'apprendimento tramite trasferimento migliora le prestazioni della robotica applicando le conoscenze in diverse attività. 5: Localizzazione Monte Carlo: immergiti nei metodi probabilistici che aiutano i robot a localizzarsi in contesti dinamici. 6: Wolfram Burgard: studia i contributi di Wolfram Burgard allo sviluppo delle tecnologie SLAM. 7: Sistema di posizionamento indoor: ottieni informazioni sui sistemi di posizionamento progettati specificamente per ambienti indoor. 8: Navigazione robot: approfondisci le strategie di navigazione che consentono ai robot di prendere decisioni in base al loro ambiente. 9: Mappatura della griglia di occupazione: comprendi come le griglie di occupazione vengono utilizzate per rappresentare aree navigabili e non navigabili nei sistemi robotici. 10: Ricostruzione 3D: scopri come i robot creano modelli 3D dell'ambiente circostante tramite tecniche di imaging avanzate. 11: Odometria visiva: esplora come i robot tracciano i loro movimenti utilizzando segnali visivi, migliorando le loro capacità di navigazione. 12: Problema di esplorazione: esamina come i robot esplorano e mappano autonomamente ambienti sconosciuti. 13: Mobile Robot Programming Toolkit: scopri questo toolkit essenziale per costruire e simulare robot mobili. 14: Intersezione di covarianza: scopri come questa tecnica migliora la stima dello stato in ambienti incerti. 15: Robotics Toolbox per MATLAB: scopri come questo toolkit semplifica lo sviluppo di applicazioni robotiche utilizzando MATLAB. 16: Localizzazione del suono 3D: scopri come i robot possono utilizzare il suono per localizzare la propria posizione in spazi tridimensionali. 17: Localizzazione intrinseca: scopri come i robot utilizzano sensori interni per localizzarsi senza riferimenti esterni. 18: Tracciamento della posa: scopri l'importanza del tracciamento della posa nel mantenere una localizzazione accurata del robot. 19: Margarita Chli: scopri l'influente lavoro di Margarita Chli nel campo della robotica e della localizzazione. 20: Mappe dei costi a strati: scopri come le mappe dei costi a strati aiutano i robot a navigare in modo efficiente in ambienti complessi. 21: Robot autonomo: approfondisci la progettazione e lo sviluppo di robot completamente autonomi in grado di prendere decisioni in tempo reale. Questo libro è una lettura obbligata per chiunque cerchi una profonda comprensione della robotica, in particolare per chi lavora con sistemi autonomi, SLAM e navigazione. Fornisce spunti preziosi per professionisti, studenti e appassionati che vogliono rimanere all'avanguardia nel campo in rapida crescita della scienza della robotica.
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