课程链接: https://www.coursera.org/learn/robotics-learning
随着机器人技术的不断发展，机器人如何在复杂环境中准确感知和决策成为研究的核心。本文将为大家介绍一门来自Coursera的优质课程《Robotics: Estimation and Learning》，帮助学习者理解机器人在不确定环境中的状态估计与学习方法。
这门课程主要涵盖了机器人在动态变化环境中如何利用噪声传感器数据进行状态估计的核心技术，特别强调概率模型和贝叶斯滤波的应用。课程内容丰富，包括高斯模型学习、贝叶斯估计（目标追踪）、智能映射和定位技术，适合对机器人自主导航、环境感知感兴趣的学生和工程师。
课程亮点：
– 系统学习高斯分布在机器人中的应用，从一维到多维及混合高斯模型。
– 深入理解贝叶斯滤波在目标追踪和机器人定位中的实用技巧，包括线性和非线性滤波系统。
– 探索Occupancy Grid Mapping和3D地图构建，提升机器人环境理解能力。
– 结合实际案例，帮助学员掌握理论与实践相结合的技能。
无论你是机器人初学者，还是希望提升自主导航能力的工程师，这门课程都值得一试。建议配合实际项目学习，加深理解，早日实现你的机器人梦想！