如何评价《State Estimation for Robotics》？
要评价一本名为《State Estimation for Robotics》的书，我们需要从几个维度来审视它，包括其内容深度、结构安排、理论严谨性、实践指导性、以及它在机器人领域的影响力。
首先，从内容深度来看，一本好的《State Estimation for Robotics》应该能够全面覆盖机器人状态估计的核心理论和关键技术。 这意味着它不仅要介绍经典的卡尔曼滤波及其变种，如扩展卡尔曼滤波（EKF）、无迹卡尔曼滤波（UKF），还需要深入讲解粒子滤波（Particle Filter）等概率滤波方法。同时，对于非概率方法，如优化方法（Bundle Adjustment, Pose Graph Optimization等）也应该有所涉及，并解释它们在不同场景下的优劣。一个优秀的书籍，还会探讨状态估计的传感器融合问题，如何有效地整合来自不同传感器（如IMU、相机、激光雷达、编码器等）的信息，以获得更鲁棒和精确的状态估计。此外，对状态估计中的关键问题，如数据关联（data association）、异常值检测和处理，以及系统模型和观测模型的设计，也应有深入的论述。如果本书能够涵盖这些方面，并且在每个主题上都有深入的理论推导和清晰的解释，那么它的内容深度是值得称赞的。
其次，书的结构安排对学习者的理解至关重要。 一本好的教科书应该有清晰的逻辑线索，从基础概念逐步深入到高级应用。例如，可以先介绍状态估计的基本原理和数学框架，然后是各种滤波器的推导和比较，接着是针对机器人应用的具体算法，最后是更复杂的融合和优化技术。章节之间的过渡应该自然流畅，每个章节的学习目标也应该明确。如果本书能够做到由浅入深，循序渐进，避免跳跃式讲解，那么它对于读者来说将是非常友好的学习资源。一些书籍甚至会通过实例或伪代码来辅助讲解，这能极大地提升学习效率。
第三，理论的严谨性是评价一本技术书籍的基础。 对于状态估计这类涉及大量数学和概率论的领域，严谨的数学推导是必不可少的。作者需要确保所有公式和定理的陈述准确无误，并且推导过程清晰、合理。例如，在讲解卡尔曼滤波时，对状态方程、观测方程的假设，以及滤波器的核心方程（预测和更新步骤）都需要有严格的数学推导，并说明其前提条件。同样，在介绍粒子滤波时，对重要性采样、重采样等关键步骤的理论基础和算法实现也需要阐述清楚。如果本书的理论基础扎实，数学表达准确，能够让读者深刻理解算法背后的原理，那么它就是一本可靠的学术参考。
第四，实践的指导性体现在它能否帮助读者将理论知识应用到实际的机器人系统中。 这包括提供清晰的算法实现指导，解释不同参数的含义和影响，以及展示在实际机器人项目中的应用案例。例如，关于如何处理传感器噪声、如何选择合适的滤波器、如何进行参数调优等，这些实践性的建议能让读者受益匪浅。如果书中能提供一些开源代码的链接，或者展示一些基于真实机器人数据的实验结果，那么它的实践价值会大大提升。一些优秀的书籍还会讨论在实际应用中可能遇到的挑战，如计算资源的限制、实时性要求等，并给出相应的解决方案。
最后，这本书在机器人领域的影响力也是一个重要的评价维度。 如果这本书已经被广泛引用，或者被许多高校和研究机构用作教材，那么它在学术界和工业界很可能已经得到了认可。一本有影响力的著作通常能够引领该领域的研究方向，或者成为该领域从业者的必备参考书。
综合来看，一本优秀的《State Estimation for Robotics》应该具备以下特质：
内容全面且深入： 覆盖了从基础到前沿的各种状态估计技术，并对关键概念有深刻的剖析。
结构清晰且逻辑性强： 能够引导读者循序渐进地掌握知识，各章节之间过渡自然。
理论严谨且数学推导准确： 为读者打下坚实的理论基础，理解算法的本质。
实践指导性强且贴近应用： 能够帮助读者将理论应用于实际的机器人系统开发，解决实际问题。
在学术和工业界具有一定影响力。
如果这本书能够满足以上大部分要求，那么它无疑是一本非常优秀的关于机器人状态估计的书籍，是该领域研究者和实践者的宝贵财富。反之，如果它在某些方面存在明显不足，例如理论不清、内容片面或者缺乏实践指导，那么它的价值就会打折扣。
作为一本关于机器人状态估计的书，它承载着让机器人“看得清”和“动得准”的关键使命，因此对其评价需要客观且全面，既要考察其学术上的贡献，也要关注其在实际工程中的实用性。
首先，从内容深度来看，一本好的《State Estimation for Robotics》应该能够全面覆盖机器人状态估计的核心理论和关键技术。 这意味着它不仅要介绍经典的卡尔曼滤波及其变种，如扩展卡尔曼滤波（EKF）、无迹卡尔曼滤波（UKF），还需要深入讲解粒子滤波（Particle Filter）等概率滤波方法。同时，对于非概率方法，如优化方法（Bundle Adjustment, Pose Graph Optimization等）也应该有所涉及，并解释它们在不同场景下的优劣。一个优秀的书籍，还会探讨状态估计的传感器融合问题，如何有效地整合来自不同传感器（如IMU、相机、激光雷达、编码器等）的信息，以获得更鲁棒和精确的状态估计。此外，对状态估计中的关键问题，如数据关联（data association）、异常值检测和处理，以及系统模型和观测模型的设计，也应有深入的论述。如果本书能够涵盖这些方面，并且在每个主题上都有深入的理论推导和清晰的解释，那么它的内容深度是值得称赞的。
其次，书的结构安排对学习者的理解至关重要。 一本好的教科书应该有清晰的逻辑线索，从基础概念逐步深入到高级应用。例如，可以先介绍状态估计的基本原理和数学框架，然后是各种滤波器的推导和比较，接着是针对机器人应用的具体算法，最后是更复杂的融合和优化技术。章节之间的过渡应该自然流畅，每个章节的学习目标也应该明确。如果本书能够做到由浅入深，循序渐进，避免跳跃式讲解，那么它对于读者来说将是非常友好的学习资源。一些书籍甚至会通过实例或伪代码来辅助讲解，这能极大地提升学习效率。
第三，理论的严谨性是评价一本技术书籍的基础。 对于状态估计这类涉及大量数学和概率论的领域，严谨的数学推导是必不可少的。作者需要确保所有公式和定理的陈述准确无误，并且推导过程清晰、合理。例如，在讲解卡尔曼滤波时，对状态方程、观测方程的假设，以及滤波器的核心方程（预测和更新步骤）都需要有严格的数学推导，并说明其前提条件。同样，在介绍粒子滤波时，对重要性采样、重采样等关键步骤的理论基础和算法实现也需要阐述清楚。如果本书的理论基础扎实，数学表达准确，能够让读者深刻理解算法背后的原理，那么它就是一本可靠的学术参考。
第四，实践的指导性体现在它能否帮助读者将理论知识应用到实际的机器人系统中。 这包括提供清晰的算法实现指导，解释不同参数的含义和影响，以及展示在实际机器人项目中的应用案例。例如，关于如何处理传感器噪声、如何选择合适的滤波器、如何进行参数调优等，这些实践性的建议能让读者受益匪浅。如果书中能提供一些开源代码的链接，或者展示一些基于真实机器人数据的实验结果，那么它的实践价值会大大提升。一些优秀的书籍还会讨论在实际应用中可能遇到的挑战，如计算资源的限制、实时性要求等，并给出相应的解决方案。
最后，这本书在机器人领域的影响力也是一个重要的评价维度。 如果这本书已经被广泛引用，或者被许多高校和研究机构用作教材，那么它在学术界和工业界很可能已经得到了认可。一本有影响力的著作通常能够引领该领域的研究方向，或者成为该领域从业者的必备参考书。
综合来看，一本优秀的《State Estimation for Robotics》应该具备以下特质：
内容全面且深入： 覆盖了从基础到前沿的各种状态估计技术，并对关键概念有深刻的剖析。
结构清晰且逻辑性强： 能够引导读者循序渐进地掌握知识，各章节之间过渡自然。
理论严谨且数学推导准确： 为读者打下坚实的理论基础，理解算法的本质。
实践指导性强且贴近应用： 能够帮助读者将理论应用于实际的机器人系统开发，解决实际问题。
在学术和工业界具有一定影响力。
如果这本书能够满足以上大部分要求，那么它无疑是一本非常优秀的关于机器人状态估计的书籍，是该领域研究者和实践者的宝贵财富。反之，如果它在某些方面存在明显不足，例如理论不清、内容片面或者缺乏实践指导，那么它的价值就会打折扣。
作为一本关于机器人状态估计的书，它承载着让机器人“看得清”和“动得准”的关键使命，因此对其评价需要客观且全面，既要考察其学术上的贡献，也要关注其在实际工程中的实用性。
网友意见
18.11.21 更新
经过长时间的反复评审和修改我终于拿到了样书：
中译本已经在淘宝上架，链接在此：
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如果有人问我做SLAM有什么必读书，之前我会说《Probablistic robotics》（概率机器人，已有中文版）和《Multiple Vision Geometry》（MVG），现在我会说这本书+MVG。
这本书在我心目中至少和概率机器人一个地位，甚至比概率机器人要高。它的内容更新，理论也非常深刻实用。
草稿大约在网上挂了两年，Barfoot希望网友能够看到他的书并帮他勘误。我和其他几位同学都看过，也给Barfoot写过邮件讨论书中的一些问题。后来他觉得勘误差不多了，就交给剑桥出版了。今年年底应该能拿到纸质版的书籍。
西安交通大学出版社拿到了它的中文版权。我们小组正在努力翻译，中文版预计明年上半年能与读者见面。
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内容简介
本书内容分为三个部分。
- 状态估计部分。重点是线性高斯系统的状态估计，然后非线性非高斯系统的状态估计。
- 三维空间运动部分。介绍了各种旋转+平移的表达，然后是非常详细的李代数。
- 应用部分。包括位姿估计，点云配准以及bundle adjustment。
这本书能够帮你很快建立整套关于状态估计理论的框架，同时在三维运动方面，提供了充分但不那么困难的学习途径。此书的一大特点是将常见的理论统一在了一个大框架里面，所以各个知识点不再是分散的，你很容易看到它们之间的关联。
以线性高斯系统的状态估计为例，顺序大概是这样的：
- 有很多个时刻的运动和观测方程。
- 我们可以选择利用所有时刻的数据，来估计所有时刻的状态。这是一种批量的（batch）处理方式。
- 也可以用上个时刻的状态，结合当前的数据，递推到下个时刻，这是一种递归的（recursive）处理方式。
- 对于批量的，可以用最大后验概率（MAP）进行估计，也可以用贝叶斯推断（Bayesian Inference）进行估计。
- 详细介绍MAP的过程；
- 详细介绍贝叶斯推断的过程；
- 指出二者在线性高斯时是等价的，原因在于高斯分布的模与均值相等。并指出非线性非高斯情况不是这样；
- 说明Batch方式可以分解成前向和后向两个步骤，从而推出递归形式。
- 既有前向也有后向的叫做Smoother。介绍Cholesky smoother和Rauch-Tung-Striebel Smoother。
- 仅有前向的叫做Filter。介绍Kalman filter。
- 说明Kalman filter和MAP、贝叶斯推断的关系。
- 拓展到连续时间的情形。
怎么样？是不是感觉逻辑特别清晰？
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当然你觉得清晰是比较理想的情况……实际看起来是这样的：
嗯第三章大约有两百多个公式……其他几章少说也是一百五到两百多一些。所以本书适合那些看见公式就来劲的同学。嗯……如果您还不是那样的人，相信啃完本书至少也不虚任何公式了。
作为建议，您最好能够跟着作者推导每一条公式，否则看此书可能收获不大。好在这个书推导非常详细，不太容易卡在某条推不出来。
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对于翻译人员来说每天的日常是这样的：
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