[套装书]斯坦福算法博弈论二十讲+移动机器人学：数学基础、模型构建及实现方法（2册）

作者
[美]蒂姆·拉夫加登（Tim Roughgarden）[美] 阿朗佐·凯利（Alonzo Kelly）
丛书名
计算机科学丛书
出版社
机械工业出版社
ISBN
9782002281791
简要
简介
内容简介书籍计算机书籍 ---------------------------斯坦福算法博弈论二十讲--------------------------- 计算机科学和经济学在过去的十多年中进行了热烈的交互，产生了新的算法博弈论领域。许多现代计算机科学的核心问题，从大型网络的资源分配到在线广告，都涉及多个自利方个体之间的相互作用。经济学和博弈论为这些问题提供了大量有用的模型和定义。同时，对于传统经济学的许多问题，来自计算机科学的研究又起到了补充作用。本书源于作者在斯坦福大学的算法博弈论课程讲义，旨在让学生和其他新学者快速、方便地了解该领域的许多最重要的概念。本书通过在线广告、无线频谱交易和网络管理等案例来说明这些概念，非常适合课堂教授和自学。 ---------------------------移动机器人学：数学基础、模型构建及实现方法--------------------------- 本书介绍与移动机器人的控制、感知和规划技术相关的数学基础、系统模型、传感器技术和算法。数学基础方面，涵盖矩阵理论、刚体变换、线性与非线性优化、微分代数与微分方程、最优估计等；系统模型方面，涵盖运动学和动力学模型、控制系统模型、传感器和环境模型等；传感器技术方面，涵盖常用的车轮里程计、超声波传感器、激光雷达以及各种视觉传感器；算法方面，涵盖位姿估计、观测误差估计、同步定位和地图构建、运动规划等。本书可作为机器人学相关专业高年级本科生和研究生的教材，也可供该领域的科研人员和工程技术人员参考。
目录



---------------------------斯坦福算法博弈论二十讲---------------------------


出版者的话
译者序
前言
第1章　简介和实例1
1.1　关于规则制定的科学1
1.2　自私的行为在什么时候是近似最优的3
1.2.1　布雷斯悖论3
1.2.2　线与弹簧4
1.3　策略型参与者能通过学习算出一个均衡吗4
总结6
说明6
练习6
问题7
第2章　机制设计基础8
2.1　单物品拍卖8
2.2　密封价格拍卖9
2.3　一价拍卖9
2.4　二价拍卖和占优策略9
2.5　理想化拍卖11
2.6　经典案例：关键字搜索拍卖12
2.6.1　背景知识12
2.6.2　关键字搜索拍卖的基本模型12
2.6.3　我们想要什么13
2.6.4　我们的设计方法13
总结14
说明14
练习14
问题16
第3章　迈尔森引理17
3.1　单参数环境17
3.2　分配规则和支付规则18
3.3　迈尔森引理的内容19
3.4　迈尔森引理的证明20
3.5　支付公式的运用23
总结24
说明25
练习25
问题25
第4章　算法机制设计28
4.1　背包拍卖28
4.1.1　问题定义28
4.1.2　福利最大化的DSIC背包拍卖29
4.1.3　关键报价29
4.1.4　福利最大化的计算困难性29
4.2　算法机制设计30
4.2.1　最好的情况：免费的DSIC30
4.2.2　再谈背包拍卖31
4.3　显示原理33
4.3.1　再谈DSIC33
4.3.2　直接显示的证明33
4.3.3　在占优策略均衡之外34
总结34
说明35
练习35
问题36
第5章　收益最大化拍卖39
5.1　收益最大化的挑战39
5.1.1　我们被社会福利最大化“宠坏”了39
5.1.2　单竞拍者和单物品40
5.1.3　贝叶斯分析40
5.1.4　再谈单竞拍者和单物品41
5.1.5　多竞拍者41
5.2　最优DSIC机制的性质42
5.2.1　准备工作42
5.2.2　虚拟估值42
5.2.3　期望收益等于期望虚拟福利43
5.2.4　最大化期望虚拟福利44
5.2.5　正则分布44
5.2.6　最优单物品拍卖45
5.3　案例分析：关键字搜索拍卖中的保留价格46
5.4　引理5.1的证明47
总结48
说明49
练习49
问题50
第6章　简单的近似最优拍卖52
6.1　最优拍卖可能很复杂52
6.2　预知不等式53
6.3　简单的单物品拍卖54
6.4　先验独立机制56
总结57
说明58
练习58
问题59
第7章　多参数机制设计61
7.1　一般化的机制设计环境61
7.2　VCG机制62
7.3　实际的考量64
总结65
说明65
练习65
问题66
第8章　频谱拍卖68
8.1　非直接机制68
8.2　分开拍卖多个物品69
8.3　案例分析：同时升价拍卖70
8.3.1　两个新手常见错误70
8.3.2　同时升价拍卖的优点71
8.3.3　需求缩减和披露问题72
8.3.4　发送竞价信号73
8.4　组合竞价74
8.5　案例分析：2016年FCC激励拍卖74
总结77
说明77
练习77
问题78
第9章　含支付约束的机制设计80
9.1　预算约束80
9.2　同一价格多单位拍卖81
9.2.1　多单位拍卖81
9.2.2　同一价格拍卖81
9.2.3　同一价格拍卖不是DSIC的82
9.3　锁定拍卖82
9.4　不含钱机制设计85
总结87
说明88
练习88
问题89
第10章　肾脏交换和稳定匹配91
10.1　案例分析：肾脏交换91
10.1.1　背景91
10.1.2　使用TTC算法92
10.1.3　应用匹配算法93
10.1.4　医院方的动机因素96
10.2　稳定匹配97
10.2.1　模型97
10.2.2　延迟接受算法98
10.3　更多的性质99
总结101
说明101
练习102
问题102
第11章　自私路由与无秩序代价103
11.1　自私路由103
11.1.1　布雷斯悖论103
11.1.2　Pigou示例104
11.1.3　Pigou示例：非线性变种104
11.2　主要结论：非正式的表述105
11.3　主要结论：正式的表述106
11.4　技术准备108
11.5　定理11.2的证明109
总结110
说明110
练习111
问题111
第12章　超额配置和单元自私路由113
12.1　案例分析：网络超额配置113
12.1.1　超额配置的动机113
12.1.2　超额配置网络的POA界113
12.2　资源增广界115
12.3　定理12.1的证明115
12.4　单元自私路由116
12.5　定理12.3的证明118
总结119
说明120
练习120
问题121
第13章　均衡：定义、示例和存在性123
13.1　均衡概念的层级结构123
13.1.1　代价最小化博弈124
13.1.2　纯策略纳什均衡124
13.1.3　混合策略纳什均衡124
13.1.4　相关均衡125
13.1.5　粗糙相关均衡126
13.1.6　示例127
13.2　纯策略纳什均衡的存在性127
13.2.1　均衡分流的存在性127
13.2.2　非单元均衡分流的唯一性128
13.2.3　拥塞博弈129
13.3　势博弈129
总结129
说明130
练习130
问题131
第14章　平滑博弈的鲁棒无秩序代价界133
14.1　POA界四阶段式处理方法133
14.2　选址博弈134
14.2.1　模型134
14.2.2　选址博弈的性质136
14.2.3　定理14.1的证明137
14.3　平滑博弈138
14.4　平滑博弈的鲁棒POA界139
14.4.1　PNE的POA界139
14.4.2　CCE的POA界139
14.4.3　近似PNE的POA界140
总结141
说明141
练习142
问题142
第15章　最好情况和强纳什均衡144
15.1　网络代价分摊博弈144
15.1.1　外部性144
15.1.2　模型144
15.1.3　示例：VHS还是Betamax145
15.1.4　示例：退出博弈146
15.2　稳定的代价147
15.3　强纳什均衡的POA148
15.4　定理15.3的证明150
总结151
说明152
练习152
问题152
第16章　最优反应动力学154
16.1　势博弈中的最优反应动力学154
16.2　自私路由博弈中的近似PNE156
16.3　定理16.3的证明157
16.4　平滑势博弈中的低代价结果159
总结161
说明161
练习162
问题162
第17章　无憾动力学164
17.1　在线决策164
17.1.1　模型164
17.1.2　定义和示例165
17.2　乘性权重算法166
17.3　定理17.6的证明168
17.3.1　适应型对手与非适应型对手168
17.3.2　分析168
17.4　无憾与粗糙相关均衡170
17.4.1　无憾动力学170
17.4.2　收敛到粗糙相关均衡171
17.4.3　结束语171
总结172
说明172
练习173
问题173
第18章　交换遗憾和最小最大化定理176
18.1　交换遗憾和相关均衡176
18.2　定理18.5的证明177
18.3　零和博弈的最小最大化定理180
18.3.1　两人零和博弈180
18.3.2　最小最大化定理181
18.4　定理18.7的证明182
总结183
说明183
练习184
问题184
第19章　纯策略纳什均衡和PLS完全性186
19.1　什么情况下均衡是计算可行的186
19.1.1　计算可行性回顾186
19.1.2　动力学和算法187
19.1.3　计算困难性的结论188
19.2　局部搜索问题188
19.2.1　经典示例：最大割问题188
19.2.2　PLS：抽象局部搜索问题190
19.2.3　PLS完全性192
19.3　计算拥塞博弈的纯策略纳什均衡193
19.3.1　计算纯策略纳什均衡是PLS问题193
19.3.2　纯策略纳什均衡的计算是PLS完全问题194
19.3.3　对称拥塞博弈195
总结196
说明197
练习197
问题198
第20章　混合策略纳什均衡和PPAD完全性199
20.1　双矩阵博弈的混合策略纳什均衡的计算199
20.2　全NP搜索问题200
20.2.1　NP搜索问题200
20.2.2　具有证据的NP搜索问题201
20.2.3　语法的复杂度集与语义的复杂度集202
20.2.4　我们该做什么203
20.3　PPAD：TFNP的一个语法子集204
20.4　经典的PPAD问题实例：Sperner引理205
20.5　混合策略纳什均衡和PPAD206
20.5.1　Sperner引理和纳什定理207
20.5.2　Lemke-Howson算法208
20.5.3　结语208
20.6　讨论209
总结209
说明209
练习210
问题211
10个最重要的知识点213
部分练习及问题提示215
参考文献220



---------------------------移动机器人学：数学基础、模型构建及实现方法---------------------------


译者序
前言
第1章　绪论 1
1.1　移动机器人应用 1
1.2　移动机器人分类 2
1.2.1　地面自主移动机器人 2
1.2.2　服务机器人 2
1.2.3　清洁和草坪护理机器人 3
1.2.4　社交机器人 3
1.2.5　野外机器人 4
1.2.6　检测、侦查、监控和勘探机器人 5
1.3　移动机器人工程 6
1.3.1　移动机器人子系统 6
1.3.2　全书概述 6
1.3.3　轮式移动机器人基础 8
1.3.4　参考文献与延伸阅读 9
1.3.5　习题 9
第2章　数学基础 10
2.1　约定和定义 10
2.1.1　符号约定 10
2.1.2　附体坐标系 14
2.1.3　参考文献与延伸阅读 16
2.2　矩阵基础 17
2.2.1　矩阵运算 17
2.2.2　矩阵函数 19
2.2.3　矩阵求逆 20
2.2.4　秩–零化度定理 22
2.2.5　矩阵代数 23
2.2.6　矩阵微积分 25
2.2.7　莱布尼茨法则 31
2.2.8　参考文献与延伸阅读 32
2.2.9　习题 32
2.3　刚体变换基础 33
2.3.1　定义 33
2.3.2　为什么使用齐次变换 33
2.3.3　语义和解释 34
2.3.4　参考文献与延伸阅读 43
2.3.5　习题 44
2.4　机构运动学 45
2.4.1　正运动学 45
2.4.2　逆运动学 49
2.4.3　微分运动学 52
2.4.4　参考文献与延伸阅读 54
2.4.5　习题 54
2.5　方向和角速度 55
2.5.1　欧拉角形式的方向表示 56
2.5.2　角速度和小角度 59
2.5.3　欧拉角形式的角速度与方向变化率 61
2.5.4　轴角形式的角速度与方向变化率 62
2.5.5　参考文献与延伸阅读 63
2.5.6　习题 64
2.6　传感器的运动学模型 64
2.6.1　摄像机的运动学模型 64
2.6.2　激光测距传感器的运动学模型 65
2.6.3　参考文献与延伸阅读 71
2.6.4　习题 71
2.7　变换图与位姿网络 71
2.7.1　关系变换 71
2.7.2　位姿网络求解 74
2.7.3　过约束网络 75
2.7.4　用于一般位置坐标系的微分运动学 77
2.7.5　参考文献与延伸阅读 81
2.7.6　习题 81
2.8　四元数 82
2.8.1　表示和符号 82
2.8.2　四元数乘法 83
2.8.3　其他四元数运算 85
2.8.4　三维旋转表示 86
2.8.5　姿态和角速度 88
2.8.6　参考文献与延伸阅读 90
2.8.7　习题 90
第3章　数值方法 92
3.1　向量函数的线性化和优化 92
3.1.1　线性化 93
3.1.2　目标函数优化 94
3.1.3　约束优化 98
3.1.4　参考文献与延伸阅读 103
3.1.5　习题 103
3.2　方程组 103
3.2.1　线性系统 103
3.2.2　非线性系统 108
3.2.3　参考文献与延伸阅读 110
3.2.4　习题 110
3.3　非线性优化和约束优化 111
3.3.1　非线性优化 111
3.3.2　约束优化 116
3.3.3　参考文献与延伸阅读 119
3.3.4　习题 120
3.4　微分代数系统 120
3.4.1　约束动力学 121
3.4.2　一阶和二阶约束运动学系统 123
3.4.3　拉格朗日动力学 125
3.4.4　约束 129
3.4.5　参考文献与延伸阅读 133
3.4.6　习题 133
3.5　微分方程的积分 134
3.5.1　状态空间中的动力学模型 134
3.5.2　状态空间模型的积分 134
3.5.3　参考文献与延伸阅读 137
3.5.4　习题 137
第4章　动力学 138
4.1　动坐标系 138
4.1.1　观测问题 138
4.1.2　改变参考系 139
4.1.3　应用实例：姿态稳定裕度估计 143
4.1.4　运动状态的递归变换 145
4.1.5　参考文献和延伸阅读 148
4.1.6　习题 149
4.2　轮式移动机器人运动学 149
4.2.1　刚体运动概况 150
4.2.2　轮式移动机器人固定接触点的速度运动学 152
4.2.3　常用转向系统配置 155
4.2.4　参考文献和延伸阅读 159
4.2.5　习题 160
4.3　约束运动学与动力学 160
4.3.1　禁止方向的约束 161
4.3.2　纯滚动（无侧滑）约束 165
4.3.3　拉格朗日动力学 168
4.3.4　地形接触 173
4.3.5　轨迹估计与预测 175
4.3.6　参考文献和延伸阅读 179
4.3.7　习题 180
4.4　线性系统理论概述 181
4.4.1　线性定常系统 181
4.4.2　线性动态系统的状态空间表示 187
4.4.3　非线性动态系统 190
4.4.4　非线性动态系统的扰动动力学 192
4.4.5　参考文献与延伸阅读 194
4.4.6　习题 195
4.5　预测模型与系统辨识 195
4.5.1　制动 196
4.5.2　转向 197
4.5.3　车辆翻倒 199
4.5.4　车轮打滑和偏航稳定性 202
4.5.5　动力学模型的参数化和线性化 204
4.5.6　系统辨识 207
4.5.7　参考文献与延伸阅读 213
4.5.8　习题 214
第5章　最优估计 215
5.1　随机变量、随机过程与随机变换 215
5.1.1　不确定性的表征 215
5.1.2　随机变量 216
5.1.3　不确定性变换 222
5.1.4　随机过程 229
5.1.5　参考文献与延伸阅读 234
5.1.6　习题 234
5.2　协方差传播与最优估计 235
5.2.1　连续积分与平均过程的方差 235
5.2.2　随机积分 239
5.2.3　最优估计 244
5.2.4　参考文献与延伸阅读 251
5.2.5　习题 251
5.3　状态空间卡尔曼滤波器 252
5.3.1　引言 252
5.3.2　线性离散时间卡尔曼滤波 254
5.3.3　非线性系统的卡尔曼滤波 256
5.3.4　简单应用实例：二维平面的移动机器人 260
5.3.5　关于卡尔曼滤波的实用信息 269
5.3.6　其他形式的卡尔曼滤波 274
5.3.7　参考文献与延伸阅读 274
5.3.8　习题 275
5.4　贝叶斯估计 276
5.4.1　定义 276
5.4.2　贝叶斯法则 278
5.4.3　贝叶斯滤波 282
5.4.4　贝叶斯建图 286
5.4.5　贝叶斯定位 292
5.4.6　参考文献与延伸阅读 295
5.4.7　习题 295
第6章　状态估计 296
6.1　位姿估计的数学基础 296
6.1.1　位姿修正与航位推算法 296
6.1.2　位姿修正 298
6.1.3　三角测量中的误差传播 300
6.1.4　实际位姿修正系统 307
6.1.5　航位推算法 308
6.1.6　实际航位推算系统 316
6.1.7　参考文献与延伸阅读 316
6.1.8　习题 317
6.2　用于状态估计的传感器 318
6.2.1　关节传感器 318
6.2.2　环境场传感器 319
6.2.3　惯性参考系 320
6.2.4　惯性传感器 322
6.2.5　参考文献与延伸阅读 327
6.2.6　习题 327
6.3　惯性导航系统 328
6.3.1　引言 328
6.3.2　惯性导航的数学原理 328
6.3.3　惯性导航中的误差和辅助系统 332
6.3.4　应用实例：简单的里程计辅助姿态航向基准系统 335
6.3.5　参考文献与延伸阅读 338
6.3.6　习题 338
6.4　卫星导航系统 339
6.4.1　引言 339
6.4.2　工作原理 339
6.4.3　状态测量 340
6.4.4　性能参数 343
6.4.5　运行模式 345
6.4.6　参考文献与延伸阅读 346
6.4.7　习题 346
第7章　控制 348
7.1　经典控制 348
7.1.1　引言 348
7.1.2　虚拟弹簧阻尼系统 351
7.1.3　反馈控制 353
7.1.4　参考模型和前馈控制 358
7.1.5　参考文献与延伸阅读 361
7.1.6　习题 361
7.2　状态空间控制 362
7.2.1　引言 362
7.2.2　状态空间反馈控制 363
7.2.3　应用实例：机器人轨迹跟踪 366
7.2.4　感知控制 370
7.2.5　转向轨迹生成 372
7.2.6　参考文献与延伸阅读 377
7.2.7　习题 378
7.3　预测控制的优化与建模 378
7.3.1　变分法 378
7.3.2　最优控制 381
7.3.3　模型预测控制 385
7.3.4　求解最优控制问题的方法 387
7.3.5　参数化最优控制 390
7.3.6　参考文献与延伸阅读 393
7.3.7　习题 394
7.4　智能控制 394
7.4.1　引言 395
7.4.2　评价 397
7.4.3　表达 399
7.4.4　搜索 405
7.4.5　参考文献与延伸阅读 409
7.4.6　习题 410
第8章　感知 411
8.1　图像处理算子与算法 411
8.1.1　计算机视觉算法分类 412
8.1.2　高通滤波算子 413
8.1.3　低通算子 417
8.1.4　信号和图像匹配 418
8.1.5　特征检测 420
8.1.6　区域处理 422
8.1.7　参考文献与延伸阅读 425
8.1.8　习题 425
8.2　非接触传感器的物理特性及原理 426
8.2.1　非接触传感器 426
8.2.2　测距技术 427
8.2.3　辐射信号 430
8.2.4　透镜、滤光片和反射镜 436
8.2.5　参考文献与延伸阅读 439
8.2.6　习题 440
8.3　感知传感器 440
8.3.1　激光测距传感器 440
8.3.2　超声波测距传感器 444
8.3.3　可见光摄像机 445
8.3.4　中远红外波长摄像机 447
8.3.5　雷达 449
8.3.6　参考文献与延伸阅读 451
8.3.7　习题 451
8.4　几何级与语义级计算机视觉概述 451
8.4.1　像素级分类 451
8.4.2　计算立体视觉 453
8.4.3　障碍物探测 456
8.4.4　参考文献与延伸阅读 459
8.4.5　习题 459
第9章　定位和地图构建 462
9.1　表示和问题 462
9.1.1　引言 462
9.1.2　表示 463
9.1.3　定时和运动问题 465
9.1.4　定位的相关问题 466
9.1.5　结构概述 468
9.1.6　应用实例：无人地面车辆的地形地图 469
9.1.7　参考文献与延伸阅读 473
9.1.8　习题 473
9.2　视觉定位和运动估计 473
9.2.1　引言 473
9.2.2　定位和运动估计的信号对准 479
9.2.3　用于定位和运动估计的特征匹配 483
9.2.4　搜索最优位姿 488
9.2.5　参考文献与延伸阅读 496
9.2.6　习题 497
9.3　同步定位与地图构建 498
9.3.1　引言 498
9.3.2　循环构建地图的全局一致性 499
9.3.3　回访检测 503
9.3.4　离散路标的EKF SLAM 505
9.3.5　应用实例：激光反射器的自动探测 508
9.3.6　参考文献与延伸阅读 510
9.3.7　习题 511
第10章　运动规划 512
10.1　引言 512
10.1.1　路径规划简介 513
10.1.2　路径规划的系统阐述 514
10.1.3　无障碍运动规划 515
10.1.4　参考文献与延伸阅读 516
10.1.5　习题 517
10.2　全局路径规划的表示与搜索 517
10.2.1　连续运动规划 517
10.2.2　最优搜索的重要创意 522
10.2.3　一致代价序贯规划算法 525
10.2.4　加权序贯规划 529
10.2.5　序贯运动规划的实现 536
10.2.6　参考文献与延伸阅读 538
10.2.7　习题 539
10.3　实时全局运动规划：在未知的动态环境中的移动 539
10.3.1　引言 539
10.3.2　有限深度搜索 541
10.3.3　实时方法 543
10.3.4　规划修正方法：D*算法 544
10.3.5　分层规划 551
10.3.6　参考文献与延伸阅读 553
10.3.7　习题 553
索引 554



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