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  章の概要:
   
  1: バイオインスパイアード ロボティクス: 自然に触発されたロボット工学の背後にある基本原理と動機を探ります。
   
  2: バイオミメティクス: エンジニアリングの課題を解決するために、自然のデザインをテクノロジーで再現する方法について説明します。
   
  3: マイクロロボット: 精密なタスクのために生物システムを模倣した小型ロボットの作成を検討します。
   
  4: スネークボット: 複雑なナビゲーション タスクのためのヘビに触発されたロボットの設計と機能を分析します。
   
  5: ダリオ・フロレアーノ: ダリオ・フロレアーノ のバイオインスパイアード ロボット工学分野への貢献に焦点を当てます。
   
  6: 動物の移動: 動物界に見られるさまざまな移動モードを調査します。
   
  7: ロボットの移動: ロボットの移動と安定性に使用される技術とメカニズムを検討します。
   
  8: 魚の移動: 魚の移動原理がロボット設計にどのように適用されるかを詳しく調べます。
   
  9: 合成剛毛: 剛毛の自然な設計にヒントを得たロボット接着の革新を探ります。
   
  10: ゼロ モーメント ポイント: ロボットの移動でバランスを維持するために重要な概念について説明します。
   
  11: メティン・シッティ: メティン・シッティ のソフト ロボット工学における重要な研究と進歩を検討します。
   
  12: 脚付きロボット: 脚付きロボットの背後にある機構と設計原理を分析します。
   
  13: ニューロロボティクス: 知的な行動のためのロボット システムへのニューラル ネットワークの統合について調査します。
   
  14: レックス: 昆虫の移動にヒントを得たロボット レックス のユニークな設計について説明します。
   
  15: ウェッグス: 起伏のある地形でのロボットの移動性を高める革新的な ウェッグ メカニズムについて説明します。
   
  16: ロボティクス: ロボティクス分野の概要を示し、その進化と将来の展望を強調します。
   
  17: オープンソース ロボティクス: オープンソース プラットフォームが共同ロボット研究に与える影響について検討します。
   
  18: 触覚センサー: 人間の触覚にヒントを得た触覚センサーの開発とその応用について説明します。
   
  19: ローロン: 昆虫の動きにヒントを得た生体模倣ロボット ローロン の設計と機能を分析します。
   
  20: ソフト ロボティクス: ソフト ロボティクスのユニークな機能と多目的な用途の可能性について説明します。
   
  21: ロボット フィッシュ: 環境モニタリング用のロボット フィッシュの設計と応用について説明します。
   
  「バイオ インスパイアード ロボティクス」のページに没頭することで、自然のデザインの秘密を解き明かし、ロボット工学やその他の分野におけるイノベーションへの道を切り開くことができます。この本は単なる読み物ではありません。生命そのものからインスピレーションを得たテクノロジーの未来を理解するための入り口です。

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  拡張カルマンフィルタ -...

  Fouad Sabry

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  1: 拡張カルマン フィルタ: 非線形推定の中核ツールである拡張カルマン フィルタ (ekf) を紹介します。
   
  2: ブラケット記法: 量子のようなシステムの構造に焦点を当て、数学的基礎を説明します。
   
  3: 曲率: 曲率の概念と、それが非線形フィルタのパフォーマンスに与える影響について説明します。
   
  4: 最尤推定: 最も高い尤度でパラメータを推定するために使用される統計的アプローチについて詳しく説明します。
   
  5: カルマン フィルタ: 多くの状態推定手法の基礎となるカルマン フィルタについて詳しく説明します。
   
  6: 共分散行列: 共分散行列と、フィルタリングにおける不確実性の定量化におけるその役割について説明します。
   
  7: 不確実性の伝播: 不確実性が時間の経過とともに伝播し、フィルタリングの精度にどのように影響するかを探ります。
   
  8: レーベンバーグ・マルクアートアルゴリズム: 非線形最小二乗問題を最適化するこのアルゴリズムを紹介します。
   
  9: 信頼領域: パラメータ推定値の精度を定量化する統計領域について説明します。
   
  10: 非線形回帰: 最適化手法を使用して非線形モデルをデータに適合させる方法に焦点を当てます。
   
  11: 推定理論: フィルタの設計と分析を理解するために不可欠な、推定の背後にある理論を提供します。
   
  12: 一般化最小二乗: 不均一分散がある場合の回帰問題を解決するための一般化されたアプローチについて説明します。
   
  13: フォン・ミーゼス・フィッシャー分布: 高次元の方向データに役立つこの確率分布を紹介します。
   
  14: アンサンブル カルマン フィルタ: 大規模な非線形システムに適したカルマン フィルタのバリエーションを探ります。
   
  15: フィルタリング問題 (確率過程): 動的システムのランダム プロセスにフィルタリングを適用する方法について詳しく説明します。
   
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  19: 不変拡張カルマンフィルター: 非線形システムで不変性を維持する ekf のバリエーションについて説明します。
   
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