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內容簡介： 机器人智能是机器人和人工智能的交叉学科，是机器人获得类人智能的关键领域。本书作为该领域的入门教材，试图通过剖析机器人智能相关的经典算法，使读者不仅知其然，还知其所以然，形成解决机器人智能相关问题的方法论。本书可分为5个部分：第1部分（第1～4章）介绍机器人的基本概念及相关的数学、机器学习基础知识；第2部分（第5～6章）介绍机器人传感器和感知数据处理方法；第3部分（第7～9章）讲述贝叶斯滤波器、线性卡尔曼滤波器、扩展卡尔曼滤波器等经典状态估计算法；第4部分（第10～11章）讲述基于扩展卡尔曼滤波器的机器人定位和SLAM的完整流程，将经典算法与具体机器人任务相结合；第5部分（第12章）介绍机器人运动规划。 本书可以作为高等院校人工智能、计算机科学与技术、自动化、物联网等相关专业的本科生或研究生教材，也可以作为从事机器人研发的工程师和科研人员的参考书，还可供对机器人智能感兴趣的人员参考。

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