如何估计机器人在空间中移动时的状态（如位置、方向）是机器人研究中一个重要的问题。大多数机器人、自动驾驶汽车都需要导航信息。导航的数据来自于相机、激光测距仪等各种传感器，而它们往往受噪声影响，这给状态估计带来了挑战。本书将介绍常用的传感器模型，以及如何在现买世界中利用传感器数据对旋转或其他状态变量进行估计。本书涵盖了经典的状态估计方法（如卡尔曼滤波）以及 为现代的方法（如批量估计、贝叶斯滤波、sigmapoint滤波和粒子滤波、剔除外点的鲁棒估计、连续时间的轨迹估计和高斯过程回归）。这些方法在诸如点云对齐、位姿图松弛、光束平差法以及同时定位与地图构建等重要应用中得以验证。对机器人领域的学生和相关从业者来说，本书将是一份宝贵的资料。
本书以人工智能领域 翘楚“ChatGPT”为例，全面系统地讲解了ChatGPT的相关操作与热门领域的实战应用。 全书共10章，第1章介绍了ChatGPT是什么；第2章介绍了ChatGPT的注册与登录；第3章介绍了ChatGPT的基本操作与提问技巧；第4章介绍了用ChatGPT生成文章；第5章介绍了用ChatGPT生成图片；第6章介绍了用ChatGPT生成视频；第7章介绍了用ChatGPT编写程序；第8章介绍了ChatGPT的办公应用；第9章介绍了ChatGPT的设计应用； 0章介绍了ChatGPT的 多场景应用。 本书面向没有计算机专业背景又希望迅速上手ChatGPT操作应用的用户，也适合有一定的人工智能知识基础且希望快速掌握ChatGPT落地实操应用的读者学习。本书内容系统，案例丰富，浅显易懂，既适合ChatGPT入门的读者学习，也适合作为广大中职、高职、本科院校等相关专业的教材参考用书。
