The book "Sensor Fusion Approaches for Positioning Navigation and Mapping: How Autonomous Vehicles and Robots Navigate in the Real World with MATLAB Examples" explores the concept of sensor fusion and its application in autonomous vehicles and robots. The book provides an in-depth understanding of the principles of sensor fusion and how it can be used to improve navigation and mapping in real-world environments. It covers various approaches to sensor fusion, including Kalman filter, Bayesian estimation, and particle filter methods, and demonstrates their implementation using MATLAB examples. The book begins by introducing the fundamentals of sensor fusion and its importance in autonomous systems. It explains how sensors such as GPS, cameras, lidar, and radar provide incomplete and uncertain information about the environment, and how sensor fusion techniques can be used to combine this information into a more accurate representation of reality. The book then delves into the details of each approach, explaining how they work and when they should be used. The first chapter discusses the Kalman filter, which is a mathematical method for estimating the state of a system based on noisy measurements.

Книга «Sensor Fusion Approaches for Positioning Navigation and Mapping: How Autonomous Vehicles and Robots Navigate in the Real World with MATLAB Examples» исследует концепцию слияния датчиков и его применение в автономных транспортных средствах и роботах. Книга дает глубокое понимание принципов слияния датчиков и того, как его можно использовать для улучшения навигации и картографирования в реальных условиях. Он охватывает различные подходы к слиянию датчиков, включая фильтр Калмана, байесовскую оценку и методы фильтрации частиц, и демонстрирует их реализацию на примерах MATLAB. Книга начинается с введения основ слияния сенсоров и его важности в автономных системах. В нем объясняется, как такие датчики, как GPS, камеры, лидар и радар, предоставляют неполную и неопределенную информацию об окружающей среде, и как можно использовать методы слияния датчиков, чтобы объединить эту информацию в более точное представление реальности. Затем книга углубляется в детали каждого подхода, объясняя, как они работают и когда их следует использовать. В первой главе обсуждается фильтр Калмана, представляющий собой математический метод оценки состояния системы на основе шумовых измерений.

''