一直很忙着在做科研，好多东西做过想过之后都忘记了。这学期在讲普适计算，想边讲边把想过的东西记下来。这个课其实更像是”认知计算“，主要讲人机交互中，计算机认知的理论和算法。在讲之前，也在网上搜索这方面的资料，发现这方面的系统介绍的中文资料还很少，课上的参考资料也主要是英文的。
看到博客园可以比较好的显示latex公式，这样就使得记录的工作方便了很多。所以这里努力挤一些时间，把讲的一些算法的细节，推导等搬到博客上，做成一个尽量通俗易懂一些的中文资料，一方面自己备忘，另一方面也希望能对这方面感兴趣的同学有所帮助。
课程内容主要包括贝叶斯滤波，Kalman滤波，粒子滤波，SLAM，惯性导航，定位算法，人机动态模型，感知模型，基于学习的认知方法等内容。
虽然有很多英文的文献和资料，大多晦涩而不系统，整理这些易于学习的内容还是对理解这些常用算法有价值的。也希望自己通过这个写的过程，能更帮助自己深入理解这些算法，以写出好的程序，或能得到一些新想法。
当然内容也可能有一些不完善之处，借此也希望大家讨论指正。
课程的更多资料，包括ppt和讲义等都在课程主页上：http://in.ruc.edu.cn/pc2016