組み込みシステムタグで2位（8冊中）。Zenn・Qiitaなどの2記事で紹介（時点）。
- 紹介記事
- 2件
- 媒体別
- Zenn 1・Qiita 1
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この本を選ぶ前に
- 出版年
- ・改訂2版（約2年前）
- タグ内の順位
- 組み込みシステムタグで2位（8冊中・紹介記事数の順）
紹介している記事（2件）
記事ごとの説明は、記事本文のうちこの本に触れた部分をAIが要約したもので、筆者の原文ではありません。
- 移動ロボットの技術を学ぶために読んだ本 Qiita · LILY ·
ゼロから学ぶ本でSLAMの全体像をつかんだ後に本書を読み、より理論的な内容を学ぶ位置づけとしている。線形代数、微分積分、確率論の知識があると読みやすく、C++をある程度理解しているとさらに読み進めやすいと述べる。前の本を読み終えてから着手すると、内容が比較的スムーズに頭に入るという評価である。また、SLAMを深く理解するには数学的な基礎知識が重要だと感じ、参考文献を読みながら理解を深めたいとしている。
- コンピュータビジョンの学習におすすめの書籍 Zenn · parmaski · · いいね 9
この本について
SLAMの原理から実装、性能改善、3Dへの拡張までを、プログラムを段階的に作りながら学ぶ書籍である。SLAMの入出力やシステム構成、C++プログラムの構造を確認したうえで、オドメトリによる地図構築、ICPを使うスキャンマッチング、センサ融合による退化への対処、ループ閉じ込みを実装する。さらに、処理の高速化とロバスト化、LidarとIMUを使う3D-SLAMを扱う。線形代数、座標変換、最小二乗法、確率分布、誤差解析、3次元回転などの数学的基礎も収録する。ロボットの環境認識やセンシング、SLAMに関心があり、既存プログラムを使うだけでなく、自分で作成したり内容を理解したりしたい読者を対象とする。
出版社の内容紹介・目次と紹介記事をもとにAIが要約したものです。原文の転載ではありません。
目次（主な章）
出典: 出版社の書籍ページ （章の見出しのみ）
- 第1章 はじめに
- 第2章 SLAMの基礎
- 第3章 SLAMの入出力
- 第4章 SLAMシステムの具体化
- 第5章 本書のプログラム
- 第6章 オドメトリによる地図構築
- 第7章 スキャンマッチング
- 第8章 スキャンマッチングの改良
- 第9章 センサ融合による退化への対処
- 第10章 ループ閉じ込み
- 第11章 SLAMの高速化とロバスト化
- 第12章 3D-SLAMの基礎
- 第13章 SLAMの数学的基礎