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内容简介：本书分为5个部分：第1部分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部分介绍机器人传感器和感知数据处理方法；第3部分讲述贝叶斯滤波器、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部分介绍机器人运动规划。