ダウンロード 詳解 確率ロボティクス Pythonによる基礎アルゴリズムの実装 (KS理工学専門書) 本

僕たちは、こんな本を待っていた。Sebastian Thrunらの名著『確率ロボティクス』(マイナビ)の翻訳者であり、同分野の第一人者でもある、上田隆一氏が書き下ろす至極の入門書! ・理論→実装という一貫した流れで、丁寧に解説。まさにバイブル!・Jupyter Notebook対応だから、すぐに実践できる!・コードはGitHubで全部公開!【第1章「はじめに」より抜粋】 本書は、確率をロボットの認識機能や制御に用いることを考える分野「確率ロボティクス」の入門書です。ロボットの開発者、研究者になるには機械、計算機、制御に関する勉強も必要なうえ、上記のような状況なので、確率論、統計学の理解も重要になってきています。たくさん勉強しなければならないので「手短に」といいたいところですが、確率というものに実感がもてるまでには頭の訓練が必要です。 筆者は学生のとき、確率に対する実感を養うために(実際は家賃込みの月6万円の仕送りを増やすために)、学生寮、後楽園、高田馬場あたりの「現場」でかなりの訓練をして仕送りを減らしていましたが、そちらをおすすめするわけにはいきません。そこでロボティクスでよく使われるアルゴリズムを書いて動かしてもらい、実感をもってもらおうと企画したのが本書です。【主な内容】第1部 準備第1章 はじめに第2章 確率・統計の基礎第3章 自律ロボットのモデル化第4章 不確かさのモデル化第2部 自己位置推定とSLAM第5章 パーティクルフィルタによる自己位置推定第6章 カルマンフィルタによる自己位置推定第7章 自己位置推定の諸問題第8章 パーティクルフィルタによるSLAM第9章 グラフ表現によるSLAM第3部 行動決定第10章 マルコフ決定過程と動的計画法第11章 強化学習第12章 部分観測マルコフ決定過程付録A ベイズ推論によるセンサデータの解析付録B 計算