State Estimation for Robotics (2nd ed.) §
双语（中英）教材，基于 Barfoot (2017) State Estimation for Robotics (2nd ed.)
快速导航 / Quick Navigation §
阅读路径建议 §
第一部分：估计基础 / Part I: Estimation Foundations §
Chapter 1: 简介 / Introduction §
Chapter 2: 概率基础 / Probability Primer §
Chapter 3: 线性高斯估计 / Linear-Gaussian Estimation ⭐ §
核心内容：批量估计、Cholesky平滑器、RTS平滑器、卡尔曼滤波器
Chapter 4: 非线性非高斯估计 / Nonlinear Non-Gaussian Estimation ⭐ §
核心内容：EKF、批量MAP、高斯-牛顿法、粒子滤波、拉普拉斯近似
Chapter 5: 非理想情况处理 / Handling Nonidealities §
Chapter 6: 变分推断 / Variational Inference ⭐ §
核心内容：高斯变分推断、精确稀疏性、参数估计
第二部分：三维几何 / Part II: Three-Dimensional Geometry §
Chapter 7: 三维几何基础 / 3D Geometry Primer §
Chapter 8: 矩阵李群 / Matrix Lie Groups ⭐ §
核心内容：SO(3)、SE(3)、指数映射、李代数、扰动微积分
第三部分：位姿估计应用 / Part III: Pose Estimation Applications §
Chapter 9: 位姿估计问题 / Pose Estimation Problems ⭐ §
核心内容：点云对齐（Wahba）、点云跟踪、位姿图松弛、惯性导航
Chapter 10: 位姿与点联合估计 / Pose-and-Point Estimation ⭐ §
核心内容：束调整（BA）、SLAM、稀疏结构利用
Chapter 11: 连续时间估计 / Continuous-Time Estimation ⭐ §
核心内容：高斯过程、STEAM算法、运动畸变校正
附录 / Appendices §
文件统计 §
| 类别 | 数量 | 文件 |
|---|
| 标准版章节 | 12 | ch01-11, appA |
| 优化版章节 | 7 | ch03, 04, 06, 08, 09, 10, 11 (带*_optimized后缀) |
| 总计 | 19 | |
数学符号速查 / Notation Reference §
| 符号 | 含义 |
|---|
| x | 状态向量 (bold lowercase) |
| P | 协方差矩阵 (bold uppercase) |
| N(μ,P) | 高斯分布 |
| C∈SO(3) | 旋转矩阵 |
| T∈SE(3) | 变换（位姿）矩阵 |
| ϕ∧ | 反对称矩阵 |
| exp(⋅),ln(⋅) | Lie群指数/对数映射 |
推荐阅读顺序 §
初学者路径:
ch01_introduction → ch02_probability → ch03_linear_gaussian_optimized → ch04_nonlinear_optimized → ch08_lie_groups_optimized → ch09_pose_estimation_optimized
应用研究者路径:
ch03_linear_gaussian_optimized → ch04_nonlinear_optimized → ch08_lie_groups_optimized → ch09_pose_estimation_optimized → ch10_pose_point_optimized → ch11_continuous_time_optimized
理论深入路径:
按章节顺序阅读标准版，配合Barfoot原著
生成日期：2026-03-23
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