Probabilistic Robotics
- K2E-B-B1-1引论 — 机器人学的不确定性与概率框架Jun 6, 2026
*Probabilistic Robotics* 第 1 章读书笔记 — 机器人学的定义、五类不确定性来源、概率方法的核心思想与两个固有局限
- K2E-B-B1-2递归状态估计Jun 6, 2026
*Probabilistic Robotics* 第 2 章读书笔记 — 状态/控制/观测/置信度的概率形式化、完整状态与 Markov 假设、运动模型与观测模型、Bayes 滤波通用算法推导
- K2E-B-B1-3高斯滤波 — KF， EKF, UKF, IFJun 6, 2026
*Probabilistic Robotics* 第 3 章读书笔记 — 高斯分布假设下的 Bayes 滤波：线性最优 KF、非线性 EKF (Taylor 一阶展开)、UKF (Sigma 点无迹变换)、信息滤波 IF (canonical 形式)
- K2E-B-B1-4非参数滤波 — 粒子滤波与 MCLJun 6, 2026
*Probabilistic Robotics* 第 4 章读书笔记 — 重要性采样、SIS 粒子退化、SIR 重采样修复、重采样策略、MCL 定位、Rao-Blackwellized PF (FastSLAM)