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

ショウカイカクリツロボティクスパイソンニヨルキソアルゴリズムノジッソウ
  • 電子あり
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
自分メモ
気になった本やコミックの情報を自分に送れます

内容紹介

+ もっとみる

目次

第1部  準備

第1章 はじめに
1.1 「分からない」を扱う
1.2 確率ロボティクスの歴史
1.3 本書について

第2章 確率・統計の基礎
2.1 センサデータの収集とJupyter Notebook 上での準備
2.2 度数分布と確率分布
2.3 確率モデル
2.4 複雑な分布
2.5 多次元のガウス分布
2.6 まとめ

第3章 自律ロボットのモデル化
3.1 想定するロボット
3.2 ロボットの動き
3.3 ロボットの観測
3.4 コードの保存と再利用
3.5 まとめ

第4章 不確かさのモデル化
4.1 ノートブックの準備
4.2 ロボットの移動に対する不確かさの要因の実装
4.3 ロボットの観測に対する不確かさの要因の実装
4.4 まとめ

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
5.1 自己位置推定の問題と解法
5.2 パーティクルの準備
5.3 移動後のパーティクルの姿勢更新
5.4 観測後のセンサ値の反映
5.5 リサンプリング
5.6 出力の実装
5.7 まとめ

第6章 カルマンフィルタによる自己位置推定
6.1 信念分布の近似と描画
6.2 移動後の信念分布の更新
6.3 観測後の信念分布の更新
6.4 まとめ

第7章 自己位置推定の諸問題
7.1 KLDサンプリング
7.2 より難しい自己位置推定
7.3 推定の誤りの考慮
7.4 MCLにおける変則的な分布の利用
7.5 まとめ

第8章 パーティクルフィルタによるSLAM
8.1 逐次SLAMの解き方
8.2 パーティクルフィルタによる演算
8.3 パーティクルの実装
8.4 ランドマークの位置推定の実装
8.5 重みの更新の実装
8.6 FastSLAM 2.0
8.7 まとめ

第9章 グラフ表現によるSLAM
9.1 問題の定式化
9.2 仮想移動エッジによる軌跡の算出
9.3 移動エッジの追加
9.4 地図の推定
9.5 センサ値が2変数の場合
9.6 まとめ

第3部 行動決定

第10章 マルコフ決定過程と動的計画法
10.1 マルコフ決定過程
10.2 経路計画問題
10.3 方策の評価
10.4 価値反復
10.5 ベルマン方程式と最適制御
10.6 まとめ

第11章 強化学習
11.1 Q学習
11.2 Sarsa
11.3 n-step Sarsa
11.4 Sarsa(λ)
11.5 まとめ

第12章 部分観測マルコフ決定過程
12.1 POMDP
12.2 Q-MDP
12.3 ランドマークの足りない状況でのナビゲーション
12.4 AMDP
12.5 まとめ

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

製品情報

製品名 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
著者名 著:上田 隆一
発売日 2019年10月27日
価格 定価:4,290円(本体3,900円)
ISBN 978-4-06-517006-9
判型 B5
ページ数 400ページ

著者紹介

著:上田 隆一(ウエダ リュウイチ)

千葉工業大学先進工学部未来ロボティクス学科 准教授

東京大学4年時から自律ロボットの国際サッカー大会ロボカップに参戦。その後、東京大学大学院工学系研究科精密機械工学専攻にて2004~2008年まで助手/助教として勤務。主にロボットのアルゴリズム研究に携わる。2009年にUSP研究所に入社。2013年8月より産業技術大学院大学産業技術研究科情報アーキテクチャ専攻助教、2015年9月より現職。ロボットから企業システムまで幅広いプログラミングを経験している。現在は、ロボットとコンピュータ関連の研究、教育、執筆に従事。また、Sebastian Thrunらの名著『確率ロボティクス』(マイナビ)の翻訳者として知られる。
本業の傍ら「シェル芸」と称し、UNIX系OSのコマンドラインの利用を促進させる活動を行っている。著書には、『シェルプログラミング実用テクニック』(技術評論社)、『Raspberry Piで学ぶ ROSロボット入門』(日経BP社)、『シェルスクリプト高速開発手法入門 改訂2版』(KADOKAWA/アスキードワンゴ)がある。

オンライン書店で見る