Problema de Exploração - Navegando pelos desafios da autonomia robótica e tomada de decisão
Fouad Sabry
Tradutor Felipe Azevedo
Editora: Um Bilhão Bem Informado [Portuguese]
Sinopse
Em "Exploration Problem", Fouad Sabry mergulha no intrincado mundo da Ciência Robótica, unindo teoria com aplicação prática. Este livro é um recurso inestimável para profissionais, estudantes de graduação e pós-graduação, entusiastas e amadores, fornecendo insights para resolver desafios complexos de exploração em robótica. Com uma narrativa envolvente e conteúdo rico, os leitores descobrirão metodologias e teorias que melhoram significativamente sua compreensão da robótica, tornando o conhecimento adquirido muito mais valioso do que o custo do livro. Resumo dos capítulos: 1: Problema de exploração: apresenta os conceitos fundamentais de exploração em robótica, estabelecendo as bases para discussões subsequentes. 2: Teorema de mincut de Maxflow: explica estratégias de otimização essenciais para alocação eficiente de recursos em sistemas robóticos. 3: Rede bayesiana: discute modelos probabilísticos que auxiliam robôs na tomada de decisões sob incerteza. 4: Redução de dimensionalidade não linear: abrange técnicas para simplificar dados complexos, aprimorando as capacidades de percepção do robô. 5: Segmentação de imagem: examina métodos para dividir imagens em segmentos significativos para análise aprimorada. 6: Mapeamento robótico: concentra-se na criação de mapas precisos de ambientes, cruciais para navegação autônoma. 7: Localização e mapeamento simultâneos: destaca estratégias para robôs mapearem ambientes enquanto rastreiam sua posição. 8: Algoritmo de condensação: apresenta técnicas para estimar com eficiência a localização de objetos em configurações dinâmicas. 9: Otimização convexa: discute métodos matemáticos para otimizar o desempenho do robô e a eficiência operacional. 10: Sebastian Thrun: analisa as contribuições deste pioneiro na exploração robótica e inteligência artificial. 11: Localização de Monte Carlo: explica técnicas probabilísticas que aumentam a precisão da navegação de um robô. 12: Método de crossentropia: detalha estratégias de otimização para aprimorar os processos de tomada de decisão robótica. 13: Wolfram Burgard: explora as inovações trazidas por esta figura influente no campo da robótica. 14: Frank Dellaert: Discute os avanços na robótica probabilística atribuídos a este pesquisador proeminente. 15: Mapeamento de grade de ocupação: Apresenta uma abordagem prática para representação ambiental em sistemas robóticos. 16: SEIF SLAM: Foca em um método robusto para localização e mapeamento simultâneos usando gráficos de fatores. 17: Função de conjunto submodular: Abrange funções matemáticas que facilitam a tomada de decisão eficiente em robótica. 18: Estabilidade (teoria da aprendizagem): Discute fundamentos teóricos cruciais para garantir aprendizagem robótica confiável. 19: Intervalo de confiança não paramétrico baseado em CDF: Apresenta métodos estatísticos para avaliar incertezas em aplicações robóticas. 20: Algoritmos de otimização quântica: Explora abordagens quânticas de ponta para resolver problemas complexos de otimização. 21: Numéricos probabilísticos: Examina o papel da probabilidade em métodos numéricos para aprimorar computações robóticas. Ao mergulhar no "Problema de Exploração", você ganhará acesso ao conhecimento que é crítico para avançar no campo dinâmico da Ciência Robótica. Equipe-se com os insights necessários para enfrentar os desafios do mundo real em robótica e eleve sua expertise hoje!
Disponível desde: 29/01/2025.
Comprimento de impressão: 304 páginas.
