LinuxやUNIXのコマンドは単独で使うよりも、複数のコマンドを組み合わせてこそ真価を発揮します。テキストデータの検索／置換／並べ替え、ファイルのバックアップや削除、数値や日付の計算など活用範囲は無限大。シェルは、端末にコマンドを入力してすぐに実行できるのも良いところ。その場かぎりの作業にこそ、ちょちょいとシェルプログラミングが使えると便利です。本書のいくつもの実例を順に見ていけば、コマンドを自在に組み合わせるために必要なシェルの機能と考え方が身につきます。

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

本書ではUNIXのシェルスクリプトを用いて、実用的なWebアプリケーションを短時間に開発する手法を解説します。改訂2版では、Git、Pandoc、Bootstrapなども活用して、より実践的な内容になっています。RDBMSを不要にする、シェルスクリプトの真の力をご覧ください。

Raspberry Piを搭載した車輪型ロボットを題材に、Linuxで動くロボットのプログラミングについて扱った本です。業界標準となったロボット用ミドルウエア「ROS」（ロス）を中心に、その技術全体を、実際にロボット「Raspberry Pi Mouse」（アールティ製）を動かしながら経験できるようにしました。 　ROSのセットアップと活用はもちろん、「技術の総合格闘家」であるロボットの開発者、研究者が押さえておきたい技術や知識を網羅しています。具体的には、デバイスドライバの書き方、Linuxシステムの扱い方、Webサーバーとの連携、GitHubの使い方、ライセンスの選択、基本的なテスト方法などを取り上げました。 　さらに、USBカメラを使った顔認識、音声認識ソフトを使った音声制御、スマートフォンなどのWebブラウザーから操作できるWebアプリの作成、測域センサを使った地図の生成に取り組みます。 　ROSを実機で動かすための知識とワザを凝縮した本です。