《自动驾驶与机器人中的SLAM技术：从理论到实践》是高翔教授撰写的重要著作，主要探讨了同步定位与地图构建（SLAM, Simultaneous Localization and Mapping）技术在自动驾驶和机器人领域的应用与发展。书中的内容涵盖了SLAM技术的理论基础、算法实现以及在实际应用中的挑战与解决方案。 首先，书中介绍了SLAM的基本概念和重要性。SLAM技术旨在通过传感器数据实时构建环境地图，同时确定自身在该地图中的位置。这对于自动驾驶系统和移动机器人至关重要，能够使其在未知环境中自主导航和决策。 接着，作者详细探讨了SLAM的理论框架，包括常见的算法模型，如扩展卡尔曼滤波（EKF）、粒子滤波、图优化等。这部分内容不仅阐述了算法的基本原理，还讨论了各自的优缺点和适用场景，为读者理解不同算法提供了良好的基础。 在实际应用方面，书中分析了SLAM技术在自动驾驶汽车和服务机器人中的具体实现。作者结合实际案例，讨论了传感器选择、数据融合、环境建模等关键技术对SLAM性能的影响。此外，书中还涵盖了实时处理和计算效率的问题，强调了硬件平台和计算资源在实际应用中的重要性。 为了帮助读者更好地理解SLAM技术，书中还附有多组实验数据和仿真结果，展示了不同算法在各类环境下的表现。这些实例不仅丰富了书中的理论探讨，也为研究者提供了实践参考。 最后，高翔教授还展望了SLAM技术未来的发展方向，讨论了当前研究中的热点问题，如跨域适应、自适应SLAM和多机器人协作等。这部分内容激发了读者对SLAM技术未来应用潜力的思考，鼓励青年研究者探索更为广泛的应用场景。 总体而言，《自动驾驶与机器人中的SLAM技术：从理论到实践》是一本系统性强、内容丰富的学术著作，对于想深入了解SLAM技术及其应用的研究人员和工程师来说，是一本不可或缺的参考书籍。

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