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ロボットマッピング - 自律システムの未来を切り拓く技術と戦略 - cover

ロボットマッピング - 自律システムの未来を切り拓く技術と戦略

Fouad Sabry

Übersetzer Kei Imano

Verlag: 10億人の知識があります [Japanese]

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Beschreibung

「ロボット マッピング」でロボット工学の未来を切り開きましょう。これは、ロボットのナビゲーション、マッピング、制御の重要な側面を探求する決定版ガイドです。この本は、ロボット工学に情熱を傾ける専門家、学生、愛好家向けに設計されています。モバイル ロボットの研究者でも、最先端の技術を理解したい愛好家でも、この本は貴重な洞察を提供します。これは単なるリソースではなく、ロボットに関する知識への投資です。
 
章の概要:
 
1: ロボット マッピング: ロボットが環境のマップを作成し、解釈する方法の背後にある基本概念を探ります。
 
2: 自律型ロボット: ロボットが独立して動作し、人間の介入なしに決定を下す方法を学びます。
 
3: 同時位置特定とマッピング: ロボットが周囲のマップを作成し、同時に位置を特定できるようにする主要なアルゴリズムを詳しく調べます。
 
4: 群ロボット: 複数のロボットが連携して、協調動作を通じて複雑なタスクを達成する方法を理解します。
 
5: ナビゲーション メッシュ: ロボットが仮想環境を効率的に移動できるようにする構造について学びます。
 
6: デニングモバイルロボットカンパニー: モバイル ロボットの未来を形作る業界リーダーの役割について学びます。
 
7: グレゴリー・デュデック: ロボット工学と自律システムの分野に多大な影響を与えた専門家から学びます。
 
8: モバイル ロボット: 現実世界の環境をナビゲートするモバイル ロボットの仕組みと設計を調べます。
 
9: 動作計画: ロボットが動的な環境でスムーズかつ効果的に移動するために使用する戦略を調査します。
 
10: 位置決めシステム: ロボットが特定の空間で位置と方向を決定する方法を理解します。
 
11: 障害物回避: ロボットが障害物を安全に検出して回避できるようにするテクノロジを探ります。
 
12: 屋内位置決めシステム: 屋内環境内でロボットが正確にナビゲートできるようにするシステムを詳しく調べます。
 
13: ロボット ナビゲーション: ロボットがセンサー データとアルゴリズムを使用して未知の環境や変化する環境をナビゲートする方法を学びます。
 
14: 占有グリッド マッピング: ロボットがナビゲーションに使用する環境を表現するための強力な手法を理解します。
 
15: Wi-Fi 測位システム: Wi-Fi 信号がロボット工学における位置特定とナビゲーションにどのように使用されるかを学びます。
 
16: IISc 誘導、制御、および決定システム ラボ: ロボット工学の研究開発における主要なラボの 1 つから洞察を得ます。
 
17: モバイル ロボット プログラミング ツールキット: モバイル ロボットを効果的にプログラムおよび制御するために使用されるソフトウェア ツールを調べます。
 
18: あらゆる角度 パス プランニング: ロボットが厳密な幾何学的制約なしにパスをナビゲートできるようにするアルゴリズムについて学びます。
 
19: 自律航空機: 無人航空機 (無人航空機) のナビゲーションと制御の背後にある原理を調べます。
 
20: エアコボット: 複雑な操作のために地上システムと連携する空中ロボットの新興分野を学びます。
 
21: 固有の位置特定: ロボットが外部入力なしで内部センサーのみを使用して自己位置特定するために使用する方法を理解します。
 
この本は、急速に進化するロボット工学の分野で先頭に立ちたいと願う人々にとって、欠かせないリソースです。包括的な内容と専門家の洞察力を備えた「ロボットマッピング」は、ロボット システムの複雑な状況を理解するための知識とツールを提供します。今日から専門知識を高め、ロボットとそのマッピング技術がイノベーションの最前線に立つ未来に投資しましょう。
Verfügbar seit: 29.12.2024.
Drucklänge: 179 Seiten.

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    統計の分野では、期待値最大化 (em) アルゴリズムは、(局所的な) 最大尤度または事後確率の最大値を発見するための反復的なアプローチです。 (map) 統計モデルのパラメーターの推定。モデルは観測されていない潜在変数に依存します。 em アルゴリズムは、最尤法または最大事後推定 (map) 推定としても知られています。 em 反復の期待値 (e) ステップは、パラメーターの現在の推定値を使用して評価された対数尤度の期待値の関数を作成します。em 反復の最大化 (m) ステップは、期待値を最大化することを目的としてパラメーターを計算します。 期待ステップで見つかった対数尤度。 これら 2 つのステップは、反復を通じて交互に実行されます。 これらのパラメータ推定値は、後続の e フェーズで利用され、潜在変数の分布を決定する目的で使用されます。
     
    どのようなメリットがあるか
     
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    第 2 章: 尤度関数
     
    第 3 章: 最大値 尤度推定
     
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