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

4,290円 (税込)
21pt

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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