詳解確率ロボティクス
Wed Apr 24 10:41:15 JST 2019 (modified: Sat Dec 7 17:58:24 JST 2019)
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増刷決定
- 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)
- [上田 隆一]
- 講談社 2019-10-28
(powered by amazon-item v0.2.1)
リポジトリ一覧
- コード(書籍を読む時に使うもの): https://github.com/ryuichiueda/LNPR_BOOK_CODES
- コード(完成品・改良版): https://github.com/ryuichiueda/LNPR
- 講義用スライド: https://github.com/ryuichiueda/LNPR_SLIDES
訂正
- 第1刷以前
場所 | 訂正前/後 | 発見者 | 一言 |
---|---|---|---|
p.75 ideal_robot7.ipynb [6]の6行目 | landmark_id = len(self.landmarks) + 1 $$\longrightarrow$$ landmark_id = len(self.landmarks) |
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リポジトリのコードも直しておきました。 |
p.94 4.3節の5行目 | 次の4種類 $$\longrightarrow$$ 次の5種類 |
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修正漏れです |
p.99 下から2,3行目、p.100のコードと1行目 | occulusion $$\longrightarrow$$ occlusion |
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よくやるタイプミス&修正漏れですすみません・・・ |
p.364 式(B.20)の右辺 | $$-\frac{1}{2}\boldsymbol{x}^\top (G^\top \Sigma_2^{-1} G - \Sigma_1^{-1})\boldsymbol{x}$$ $$\longrightarrow$$ $$-\frac{1}{2}\boldsymbol{x}^\top (G^\top \Sigma_2^{-1} G + \Sigma_1^{-1})\boldsymbol{x}$$ |
|
すみません・・・ |
講義用スライド
- 2. 確率統計の基礎
- 5. パーティクルフィルタを用いた自己位置推定
- 6. カルマンフィルタによる自己位置推定
- 7. 自己位置推定の諸問題
- 8. パーティクルフィルタを用いたSLAM
- 9. グラフ表現を用いたSLAM
- 10. マルコフ決定過程と動的計画法
- 11. 強化学習