Probabilistic Robotics (Intelligent Robotics and Autonomous Agents series) Kindle Edition

This is my go-to book for reference and to revisit fundamentals. However some newer techniques have emerged which are worth covering in a next edition which is sorely needed.

I work in avionics, not robotics, but I ordered this book because it seemed to cover a lot of the subjects that are now making their way into avionics systems. In particular, I was interested in its coverage of Kalman Filters and POMDPs.I have to say that the other positive reviews are well-warranted. I have not before encountered such clear explanations of Bayes filtering, Kalman Filters (including EKFs and UKFs), even in spite of having encountered many books and papers on these subjects. The authors seem to go out of their way to present the material with a logical and clear-cut progression that doesn't skip essential steps with the typical "the reader can clearly see that..." kinds of hand-waiving I have seen in other texts.To be honest, I can't comment on the parts related to robot dynamics and SLAM, but as for chapters 1-4 and the chapters on POMDPs, I would have to say that this book presents the material in a better and more clear way than I have ever seen it presented before.

I referenced this book for a course on artificial intelligence techniques for robotics.

This is a brilliant book, must read and must have on a desk of a robotics engineer, especially on the software side.One can tell how much effort and hard work the authors put into writing the book.Very clean and concise text.The book not just teaches the subject, but gives a lot of ideas on further research topics.It might sound like the authors have been primarily concerned with SLAM and motion planning problems. The truth is that the methods they describe can be applied in many other areas, just use your brain.Wish there were more books like that.

The books has a very practical approach to the issues of robotics. I wish economist could use similar probabilistic models to make their predictions/forecasts more realistic.

This textbook is the standard reference for probabilistic robotics in the areas of navigation and mapping. One of the authors is the director of the Stanford AI lab and headed the winning entry in the DARPA Grand Challenge in 2007, which needless to say means he understands and has developed many of the techniques in the book. The algorithms are laid out and explained at different depths of understanding, which sometimes allows them to be used without reading the rigorous mathematical derivations that are included. Within the first week of having this book, I found that my method of estimating odometry in the prediction step of a Kalman filter could be improved with a different estimation. In addition, since the book provided a mathematical derivation, I could compare the two techniques and explain under what assumptions my approximation fails to do well.

Bought this for my son, who understands it.

I like the book a lot and fits perfect in what I am working! Thank you...

Actually, this was a gift, but I the person that read it was very happy!

Comprehensive, easy to read and supported with a good website online.

Ich arbeite im Rahmen von zahlreichen Industrie/EU-Forschungsprojekten auf dem Gebiet der Positionierung mit Laserscannern für automotive Anwendungen. Ich habe zu Beginn der Arbeit recht viel Zeit benötigt, um mir einen Überblick über die Thematik zu verschaffen. Es gibt schließlich zahlreiche namhafte Konferenzen wie ICRA oder IROS und andere, bei denen solche Themen als Schwerpunkt behandelt werden. Leider ist die Flut und die Menge an Informationen und auch die Anzahl der veröffentlichen Papers und Journals so groß, dass man erst einmal schwer die essentiellen Ideen der Thematik herausfindet.Dann fiel mir dieses Buch auf, als ich mich auf der Homepage von Sebastian Thrun informierte. Das Buch füllt zu 100% eine große Lücke in der Literatur, da es genau die Themen auf den Punkt bringt, die für die Positionierung, das Kartographieren und für Pfadplanung wichtig sind. Die grundlegende Ideen stehen verständlich in dem Buch. Natürlich ist ein gewisses mathematisches Vorwissen und auch Wissen zu Schätzverfahren usw. hilfreich, aber die Autoren führen auch das am Anfang ein. Was mir bei den drei Autoren (nicht nur bei diesem Buch, sondern auch bei den vielen sonstigen veröffentlichten Papern)positiv auffällt ist, dass sie die Thematik schön erklären und nicht Algorithmen in undurchdringlichen Schemabildern und Notationen verstecken, sondern - salopp gesagt - es einfach aufschreiben wie es ist. Das ist doch recht selten.Der Literaturüberblick am Ende jedes Kapitels sucht seinesgleichen. Die Errate im Internet ist ebenfalls eine sehr gute Idee. Weiterhin bieten die Autoren Präsentationsmaterial auf der Homepage an. Hier merkt man, dass das Buch aus der Lehre stammt und schon mehrere Iterationen durchlaufen wurden.Ich gebe das Buch meinen Elektrotechnik-Studien- und Diplomarbeitern, die es zum Kennenlernen der Materie nutzen. Man merkt an deren Reaktionen auch deutlich, dass es recht schnell verständlich und klar geschrieben ist.Vielleicht noch ein Hinweis: Das ist kein Roboter-Bastelbuch. Hier geht es um moderne Positionier-, Kartographier- und Pfadplanungsalgorithmen, die natürlich einen gewissen mathematischen und algorithmischen Anspruch haben. Und genau das macht es so wertvoll. Einen gewissen algorithmischen Bezug zur Grand-Challenge ist gegeben.Auch der Preis ist sehr fair.

This is an excellent text book for those that are starting out in robotics (like myself).It introduces a lot of the general concepts.Layout is fairly good.Could use more examples to associate the concepts to real life situations.

Das Buch ist Bibel der Ribotik!!! Wer in die mordernen Robotik einen Augenblick werfen wollte, muss unbedingt dieses Buch SORGFÄLTIG durchlesen.