No campo de rápida evolução da robótica, entender a Localização e Mapeamento Simultâneos (SLAM) é crucial para o avanço dos sistemas autônomos. Este livro se aprofunda no SLAM, oferecendo insights sobre as teorias, algoritmos e aplicações do mundo real que impulsionam as tecnologias de navegação, posicionamento e mapeamento robóticos. Seja você um profissional em robótica, um estudante ou um amador, este livro fornecerá o conhecimento fundamental e de ponta necessário para se destacar neste campo dinâmico.
Visão geral resumida dos capítulos:
1: Localização e mapeamento simultâneos: explore os principais conceitos do SLAM e seu papel na robótica autônoma.
2: Mapeamento robótico: aprenda sobre as técnicas de mapeamento usadas para criar modelos digitais precisos de ambientes.
3: Algoritmo de condensação: entenda como este algoritmo melhora a confiabilidade do SLAM em ambientes incertos.
4: Aprendizado por transferência: descubra como o aprendizado por transferência aprimora o desempenho robótico aplicando conhecimento em diferentes tarefas.
5: Localização de Monte Carlo: Mergulhe em métodos probabilísticos que ajudam robôs a se localizarem em cenários dinâmicos.
6: Wolfram Burgard: Estude as contribuições de Wolfram Burgard para o desenvolvimento de tecnologias SLAM.
7: Sistema de posicionamento interno: Obtenha insights sobre sistemas de posicionamento projetados especificamente para ambientes internos.
8: Navegação de robôs: Mergulhe nas estratégias de navegação que permitem que robôs tomem decisões com base em seu ambiente.
9: Mapeamento de grade de ocupação: Entenda como as grades de ocupação são usadas para representar áreas navegáveis e não navegáveis em sistemas robóticos.
10: Reconstrução 3D: Aprenda como robôs criam modelos 3D de seus arredores por meio de técnicas avançadas de imagem.
11: Odometria visual: Explore como robôs rastreiam seus movimentos usando dicas visuais, melhorando suas habilidades de navegação.
12: Problema de exploração: Examine como robôs exploram e mapeiam autonomamente ambientes desconhecidos.
13: Kit de ferramentas de programação de robôs móveis: Descubra este kit de ferramentas essencial para construir e simular robôs móveis.
14: Intersecção de covariância: Entenda como esta técnica aprimora a estimativa de estado em ambientes incertos.
15: Caixa de ferramentas de robótica para MATLAB: Aprenda como este kit de ferramentas simplifica o desenvolvimento de aplicativos robóticos usando MATLAB.
16: Localização de som 3D: Explore como os robôs podem usar o som para localizar sua posição em espaços tridimensionais.
17: Localização intrínseca: Entenda como os robôs usam sensores internos para se localizar sem referências externas.
18: Rastreamento de pose: Descubra a importância do rastreamento de pose para manter a localização precisa do robô.
19: Margarita Chli: Aprenda sobre o trabalho influente de Margarita Chli no campo da robótica e localização.
20: Mapas de custo em camadas: Entenda como os mapas de custo em camadas ajudam os robôs a navegar com eficiência em ambientes complexos.
21: Robô autônomo: aprofunde-se no design e desenvolvimento de robôs totalmente autônomos capazes de tomar decisões em tempo real.
Este livro é leitura obrigatória para qualquer um que esteja buscando um profundo entendimento da robótica, especialmente aqueles que trabalham com sistemas autônomos, SLAM e navegação. Ele fornece insights valiosos para profissionais, estudantes e entusiastas que buscam permanecer à frente no campo de rápido crescimento da ciência da robótica.
No campo de rápida evolução da robótica, entender a Localização e Mapeamento Simultâneos (SLAM) é crucial para o avanço dos sistemas autônomos. Este livro se aprofunda no SLAM, oferecendo insights sobre as teorias, algoritmos e aplicações do mundo real que impulsionam as tecnologias de navegação, posicionamento e mapeamento robóticos. Seja você um profissional em robótica, um estudante ou um amador, este livro fornecerá o conhecimento fundamental e de ponta necessário para se destacar neste campo dinâmico.
Visão geral resumida dos capítulos:
1: Localização e mapeamento simultâneos: explore os principais conceitos do SLAM e seu papel na robótica autônoma.
2: Mapeamento robótico: aprenda sobre as técnicas de mapeamento usadas para criar modelos digitais precisos de ambientes.
3: Algoritmo de condensação: entenda como este algoritmo melhora a confiabilidade do SLAM em ambientes incertos.
4: Aprendizado por transferência: descubra como o aprendizado por transferência aprimora o desempenho robótico aplicando conhecimento em diferentes tarefas.
5: Localização de Monte Carlo: Mergulhe em métodos probabilísticos que ajudam robôs a se localizarem em cenários dinâmicos.
6: Wolfram Burgard: Estude as contribuições de Wolfram Burgard para o desenvolvimento de tecnologias SLAM.
7: Sistema de posicionamento interno: Obtenha insights sobre sistemas de posicionamento projetados especificamente para ambientes internos.
8: Navegação de robôs: Mergulhe nas estratégias de navegação que permitem que robôs tomem decisões com base em seu ambiente.
9: Mapeamento de grade de ocupação: Entenda como as grades de ocupação são usadas para representar áreas navegáveis e não navegáveis em sistemas robóticos.
10: Reconstrução 3D: Aprenda como robôs criam modelos 3D de seus arredores por meio de técnicas avançadas de imagem.
11: Odometria visual: Explore como robôs rastreiam seus movimentos usando dicas visuais, melhorando suas habilidades de navegação.
12: Problema de exploração: Examine como robôs exploram e mapeiam autonomamente ambientes desconhecidos.
13: Kit de ferramentas de programação de robôs móveis: Descubra este kit de ferramentas essencial para construir e simular robôs móveis.
14: Intersecção de covariância: Entenda como esta técnica aprimora a estimativa de estado em ambientes incertos.
15: Caixa de ferramentas de robótica para MATLAB: Aprenda como este kit de ferramentas simplifica o desenvolvimento de aplicativos robóticos usando MATLAB.
16: Localização de som 3D: Explore como os robôs podem usar o som para localizar sua posição em espaços tridimensionais.
17: Localização intrínseca: Entenda como os robôs usam sensores internos para se localizar sem referências externas.
18: Rastreamento de pose: Descubra a importância do rastreamento de pose para manter a localização precisa do robô.
19: Margarita Chli: Aprenda sobre o trabalho influente de Margarita Chli no campo da robótica e localização.
20: Mapas de custo em camadas: Entenda como os mapas de custo em camadas ajudam os robôs a navegar com eficiência em ambientes complexos.
21: Robô autônomo: aprofunde-se no design e desenvolvimento de robôs totalmente autônomos capazes de tomar decisões em tempo real.
Este livro é leitura obrigatória para qualquer um que esteja buscando um profundo entendimento da robótica, especialmente aqueles que trabalham com sistemas autônomos, SLAM e navegação. Ele fornece insights valiosos para profissionais, estudantes e entusiastas que buscam permanecer à frente no campo de rápido crescimento da ciência da robótica.
Localização e Mapeamento Simultâneos: Técnicas de Navegação e Mapeamento para Sistemas Autônomos
186
Localização e Mapeamento Simultâneos: Técnicas de Navegação e Mapeamento para Sistemas Autônomos
186Product Details
| BN ID: | 2940180976789 |
|---|---|
| Publisher: | Um Bilhão Bem Informado [Portuguese] |
| Publication date: | 12/29/2024 |
| Series: | Ciência Da Robótica [Portuguese] , #56 |
| Sold by: | PUBLISHDRIVE KFT |
| Format: | eBook |
| Pages: | 186 |
| File size: | 959 KB |
| Language: | Portuguese |