自动驾驶与机器人中的SLAM技术：从理论到实践

在自动驾驶与机器人技术的浪潮中，SLAM（Simultaneous Localization and Mapping，即时定位与地图构建）技术已成为实现自主导航的核心。本书深入探讨了SLAM技术的理论精髓与实战应用，为读者提供从零基础到高级应用的全面指南。从卡尔曼滤波器、预积分到图优化，我们系统解析了定位建图的数学原理，并通过实际代码实现让读者亲手验证算法效果，加深对技术的理解。 面对自动驾驶系统的复杂挑战，如高精地图需求、GNSS数据处理及回环检测，本书不仅剖析了技术瓶颈，还提供了创新的解决方案。无论是轮速观测、点云处理，还是三维空间直线拟合与ICP算法，我们都以清晰的逻辑和实用的案例，帮助读者掌握关键技能。 无论你是自动驾驶领域的从业者，还是机器人学的爱好者，本书都将为你打开一扇通往智能导航未来的大门。通过理论结合实践，你将学会如何构建高效、稳定的SLAM系统，为未来智能驾驶与机器人应用奠定坚实基础。加入我们，开启这场技术探索之旅！

高翔，慕尼黑工业大学博士后，清华大学博士，长期专注于SLAM（即时定位与地图构建）研究，尤其在机器人视觉SLAM技术及机器学习与SLAM的结合方面有深入探索。他著有多部著作，包括《视觉SLAM十四讲：从理论到实践》和《机器人学中的状态估计》，这些作品在学术界广受好评。此外，高翔在国际知名期刊和会议上发表了多篇论文，如发表于ICRA、IROS等会议及RA-Letters、Transactions on Mechatronics等期刊的研究成果，展现了他在该领域的深厚造诣和卓越贡献。他的写作风格严谨，注重理论与实践的结合，为读者提供了宝贵的学术洞见。

《自动驾驶与机器人中的SLAM技术：从理论到实践》是一本极具价值的入门及进阶指南，系统梳理了SLAM技术的核心理论与实战应用。本书从自动驾驶与机器人定位的基础知识出发，逐步深入到卡尔曼滤波、预积分、图优化等关键技术，并通过实际代码实现帮助读者加深理解。书中不仅覆盖了高精定位与地图需求等行业热点，还详细讲解了点云处理、最近邻搜索、回环检测等实用算法，特别适合自动驾驶和机器人领域的研发人员、学生及工程师。通过本书，读者能够全面掌握SLAM技术的原理与实践，为未来技术突破奠定坚实基础。

对自动驾驶和机器人定位技术感兴趣的研究生和工程师
从事自动驾驶系统开发和测试的软件工程师
关注机器人导航和建图算法的科研人员
希望深入了解SLAM技术的跨学科学生和从业者