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Problema di esplorazione - Affrontare le sfide dell'autonomia robotica e del processo decisionale - cover

Problema di esplorazione - Affrontare le sfide dell'autonomia robotica e del processo decisionale

Fouad Sabry

Traducteur Cosimo Pinto

Maison d'édition: Un Miliardo Di Ben Informato [Italian]

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Synopsis

In "Exploration Problem", Fouad Sabry si addentra nell'intricato mondo della scienza della robotica, collegando la teoria con l'applicazione pratica. Questo libro è una risorsa inestimabile per professionisti, studenti universitari e laureati, appassionati e hobbisti, offrendo spunti per risolvere complesse sfide di esplorazione nella robotica. Con una narrazione avvincente e contenuti ricchi, i lettori scopriranno metodologie e teorie che migliorano significativamente la loro comprensione della robotica, rendendo la conoscenza acquisita molto più preziosa del costo del libro.
 
Breve panoramica dei capitoli:
 
1: Problema di esplorazione: introduce i concetti fondamentali dell'esplorazione nella robotica, gettando le basi per le discussioni successive.
 
2: Teorema di Maxflow mincut: spiega le strategie di ottimizzazione essenziali per un'allocazione efficiente delle risorse nei sistemi robotici.
 
3: Rete bayesiana: discute i modelli probabilistici che assistono i robot nel processo decisionale in condizioni di incertezza.
 
4: Riduzione della dimensionalità non lineare: copre le tecniche per semplificare dati complessi, migliorando le capacità di percezione dei robot.
 
5: Segmentazione delle immagini: esamina i metodi per suddividere le immagini in segmenti significativi per un'analisi migliore.
 
6: Mappatura robotica: si concentra sulla creazione di mappe accurate degli ambienti, cruciali per la navigazione autonoma.
 
7: Localizzazione e mappatura simultanee: evidenzia le strategie per i robot per mappare gli ambienti mentre tracciano la loro posizione.
 
8: Algoritmo di condensazione: introduce tecniche per stimare in modo efficiente le posizioni degli oggetti in contesti dinamici.
 
9: Ottimizzazione convessa: discute i metodi matematici per ottimizzare le prestazioni del robot e l'efficienza operativa.
 
10: Sebastian Thrun: analizza i contributi di questo pioniere nell'esplorazione robotica e nell'intelligenza artificiale.
 
11: Localizzazione Monte Carlo: spiega le tecniche probabilistiche che migliorano la precisione di navigazione di un robot.
 
12: Metodo di crossentropia: descrive le strategie di ottimizzazione per migliorare i processi decisionali robotici.
 
13: Wolfram Burgard: esplora le innovazioni apportate da questa figura influente nel campo della robotica.
 
14: Frank Dellaert: discute i progressi nella robotica probabilistica attribuiti a questo importante ricercatore.
 
15: Occupancy grid mapping: introduce un approccio pratico alla rappresentazione ambientale nei sistemi robotici.
 
16: SEIF SLAM: si concentra su un metodo robusto per la localizzazione e la mappatura simultanee utilizzando grafici fattoriali.
 
17: Submodulare set function: copre le funzioni matematiche che facilitano un processo decisionale efficiente nella robotica.
 
18: Stabilità (teoria dell'apprendimento): discute i fondamenti teorici cruciali per garantire un apprendimento robotico affidabile.
 
19: Intervallo di confidenza non parametrico basato su CDF: introduce metodi statistici per valutare le incertezze nelle applicazioni robotiche.
 
20: Algoritmi di ottimizzazione quantistica: esplora approcci quantistici all'avanguardia per risolvere complessi problemi di ottimizzazione.
 
21: Numerica probabilistica: esamina il ruolo della probabilità nei metodi numerici per migliorare i calcoli robotici.
 
Immergendoti in "Exploration Problem", otterrai accesso a conoscenze fondamentali per progredire nel dinamico campo della Robotics Science. Equipaggiati con le intuizioni necessarie per affrontare le sfide del mondo reale nella robotica e accrescere la tua competenza oggi stesso!
Disponible depuis: 29/01/2025.
Longueur d'impression: 304 pages.

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