课程链接: https://www.coursera.org/learn/robotics-learning
在现代机器人技术快速发展的今天，机器人如何理解和感知其周围环境成为研究的热点。Coursera上的《Robotics: Estimation and Learning》课程，全面介绍了机器人在复杂、多变环境中进行状态估计和学习的核心技术。本课程特别适合对机器人感知、定位和映射感兴趣的学生和从业者。课程内容丰富，涵盖了概率生成模型、贝叶斯滤波、地图构建与定位等基础与前沿技术。
课程亮点包括：
– 详细讲解高斯分布及其在机器人中的应用，从单变量到多变量甚至混合高斯模型，帮助学习者掌握不确定性建模的基础。
– 深入介绍贝叶斯估计在目标跟踪与系统状态估计中的应用，涵盖线性卡尔曼滤波和非线性滤波方法。
– 实用的地图构建技术，如占用栅格地图及其3D扩展，让你学会如何让机器人“看得更远、走得更稳”。
– 通过实例教学，帮助你理解如何结合传感器测量与里程计信息，实现机器人定位。
无论你是机器人专业的学生，还是自动化行业的工程师，这门课程都能大大提升你的知识水平和技能应用能力。建议你抓紧时间学习，掌握机器人自主感知和决策的核心技术！