标签： SLAM

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！

课程链接: https://www.coursera.org/learn/robotics-learning

课程链接: https://www.coursera.org/learn/robotics-perception

近年来，机器人技术飞速发展，机器人在导航、操作等方面的应用也日益广泛。对于想要深入了解机器人感知与视觉技术的学习者来说，Coursera上的《机器人感知》（Robotics: Perception）课程无疑是一个极佳的选择。本课程由业界权威专家授课，内容涵盖从相机模型、投影变换，到姿态估计、多视几何等核心知识，系统而全面地介绍了机器人如何“看懂”世界。

课程亮点之一是对相机几何成像的深入讲解，帮助学习者理解二维图像如何反映三维场景，掌握投影变换的基本原理。随后，课程逐步引入姿态估计技术，通过特征提取、匹配和鲁棒优化，让学习者掌握从多帧图像中推断机器人位置的核心方法。此外，课程还涵盖多视角几何、运动结构重建等先进技术，为实现机器人自主导航和操作提供理论基础。

我个人非常推荐这门课程，尤其适合对计算机视觉、机器人感知、SLAM（同步定位与地图构建）等领域感兴趣的学生和工程师。课程内容丰富，配有丰富的案例和练习，帮助学习者在实践中巩固知识。无论你是专业技术人员还是机器人爱好者，都可以从中获得宝贵的知识和技能，助力你的机器人项目走得更远！

课程链接: https://www.coursera.org/learn/robotics-perception