概率机器人学习笔记-第八章

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最新推荐文章于 2024-02-20 16:07:52 发布
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本文分享了一篇发布在有道云笔记上的文章，作者邀请感兴趣的读者前去查看，并表示文章可能存在不足之处，希望大家海涵。
机器学习笔记 - 同步定位与地图构建 (SLAM)
学以致用 知行合一
03-18 4341
SLAM(simultaneous localization and mapping)，也称为CML (Concurrent Mapping and Localization), 即时定位与地图构建，或并发建图与定位。 视觉 SLAM 不涉及任何特定的算法或软件。它指的是确定传感器相对于其周围环境的位置和方向的过程，同时映射该传感器周围的环境。 SLAM 并不是真正的一种技术产品或单一系统。 相反，同时定位和映射是一个更广泛的概念，具有近乎无限的可变性。许多不同算法可以应用到SLAM......
一文弄懂元学习 (Meta Learing)（附代码实战）《繁凡的深度学习笔记》第 15 章 元学习详解 （上）万字中文综述
繁凡さん的博客
03-21 4046
一文弄懂元学习 (Meta Learing) 超详细万字中文综述
概率机器人阅读笔记
lj164567487的博客
09-22 479
第一章 绪论 机器人学是一门通过计算机控制设备来感知和操纵物理世界的科学，脱离开结构化的工作环境，客观世界中存在着大量的不确定性： 机器人环境的不可预测 传感器感知信息的局限性 执行机构的不确定性 机器人软件中抽象模型的误差。 为了使机器人接纳这些不确定性，《概率机器人》致力于将机器人感知与行为的不确定性用概率理论明确地表示出来，推测整个空间中概率分布信息，表示出每种可能的模糊性和置信度，形成相对鲁棒的控制方式。 概率理论是有其局限性的，主要在计算的复杂性和近似的必要性上。 机器人技术的发展已经经历了基
概率机器人学习笔记-第五章
qz1992的专栏
03-25 921
我写在了有道云笔记上了，有兴趣的可以看一下，写的不好，多多见谅！ http://note.youdao.com/noteshare?id=9fc49274a388a9801d1dd81960aaf458&sub=8DCB9795AC6D4E4AA5FA0C5327917342...
概率机器人学习笔记-第十章
qz1992的专栏
03-25 463
我写在了有道云笔记上了，有兴趣的可以看一下，写的不好，多多见谅！ http://note.youdao.com/noteshare?id=4b968d17ee348f6a57c84cc9929655de&sub=AA7A680F33324365A69B9635FC44D1DF...
概率机器人笔记(1)：概率论基础内容回顾
qq_43066145的博客
03-03 462
一、样本空间与随机事件 1.随机试验 相同条件下，试验可以重复进行 试验结果不止一个，但是试验之前可以知道所有可能出现的结果 试验前不能确定每次试验的结果是哪一个 2.样本空间 随机试验中所有可能的结果（样本点）组成的集合。 3.随机事件 随机试验的样本空间的子集，即样本点的集合。 二、概率与独立 1.概率 非负性：对于任意随机事件A，P(A)≥0P(A)\geq0P(A)≥0 规范性：对于...
概率机器人学习笔记-第十二章
qz1992的专栏
03-25 313
我写在了有道云笔记上了，有兴趣的可以看一下，写的不好，多多见谅！ http://note.youdao.com/noteshare?id=2e9daaf1b1b68153dccbf4e94e52f52b&sub=B13AB6A5FE0E476DB11CC5A41456390B...
【地平线机器人入职培训笔记-第二周】
weixin_43306918的博客
01-17 738
读书笔记（第二次任务） 第一篇：毫米波雷达与摄像头 传感器作用： 通过将感受到的被测量信息按照特定规则转化为电信号，进而将其传输到汽车的中央控制单元中进行环境监测、车身感知、决策规划，从而协助智能驾驶汽车实现自动驾驶。 自动驾驶的核心传感器包括： 车载摄像头、毫米波雷达、激光雷达，在ADAS系统中主要以摄像头与毫米波雷达为主。 1.车载摄像头 作用： 车载摄像头以图像识别算法为基础，主要负责外部图像环境感知与分析，在自动驾驶传感器领域有着至关重要的作用，是自动驾驶“的汽车之眼” 工作原理： 车载摄像头获取图
ROS学习笔记12：机器人导航实现（理论）
S13352784013的博客
02-07 2320
前言 本人ROS小白，利用寒假时间学习ROS，在此以笔记的方式记录自己每天的学习过程。争取写满20篇(12/20)。 环境：Ubuntu20.04、ROS1：noetic 环境配置：严格按照下方学习链接的教程配置，基本一次成功。 学习链接：【Autolabor初级教程】ROS机器人入门 对应链接文档：ROS机器人入门课程《ROS理论与实践》 笔记绝大部分代码使用Python语言编写。 本期关键词：SLAM，地图服务，定位，路径规划，导航+SLAM SLAM SLAM（Simultaneous Local
文献学习-1-医疗干预中的连续体机器人
最新发布
Metaphysicist的博客
02-20 4546
由国际上蛇形/连续体机器人的先驱NABIL SIMAAN与HOWIE CHOSET教授领衔的团队在本文总结了连续体机器人架构在特定临床应用中的最新进展，为相关科研与技术人员开发新概念手术机器人提供了机械结构上的启发与思考。
概率机器人（Probability Robotics）笔记 Chapter 6: 测量（Measurements）
DaqianC的博客
10-23 1669
概率机器人笔记 Chapter 6: 测量（Measurements） 1. 简介 测量模型描述了在物理世界中传感器数据的生成。 概率机器人学将噪声显式地融入传感器测量模型中。 测量模型定义为条件概率p(zt∣xt,m)p(z_t|x_t,m)p(zt​∣xt​,m) 对于超声波的噪声： 1.偏大：以特定角度测量光滑平面->反射（specular reflection效应） 2.偏小：sen...
概率机器人（Probabilistic Robotics）笔记 Chapter 8: 栅格定位与蒙特卡洛定位（Grid and Monte Carlo Localization）
DaqianC的博客
11-13 2701
1. 简介 本章介绍两个全局定位算法，与第七章介绍的高斯方法有所不同： 可以处理原始传感器数据，不用提取特征，也可以处理负信息。 非参数化，不受限于EKF的单模型分布。 可以解决全局定位问题，有时甚至可以解决绑架问题。 第一个算法叫栅格定位。它使用一个直方图滤波器来表示后验置信。缺点是，如果栅格划分很细，则计算量很大。如果划分粗糙，则离散化时信息丢失会影响滤波器表现。 第二个算法叫蒙特卡洛定位...
概率机器人（Probabilistic Robotics）笔记 Chapter 7: 移动机器人定位（Mobile Robot Localization）
DaqianC的博客
10-25 2293
1. 简介 可以把定位看作坐标系变换问题，即全局地图坐标系与机器人local坐标系的变换。 传感器通常不能直接测量位置，需要从其他数据中推算位置。 通常需要累积一段时间的数据，来进行定位。 定位算法通常针对特定地图表达方式，多种多样。 2. 定位问题分类 局部(local) v.s. 全局(global) 定位问题可按照初始化的信息和运行时的信息分三类，难度递增： 位置追踪（position t...
《概率机器人》学习笔记---第一章 绪论
wjonuee的博客
07-23 4385
                                                                                       《概率机器人》                                                                                           第一章 绪论 1.1机器人...
概率机器人笔记(5)：机器人运动模型
qq_43066145的博客
03-22 1309
前言 本节通过机器人运动模型(motion model)实现状态转移概率p(xt∣ut,xt−1)p(x_t|u_t,x_{t-1})p(xt​∣ut​,xt−1​)，即执行运动控制utu_tut​后机器人状态的后验分布，其中，xt,xt−1x_t,x_{t-1}xt​,xt−1​代表机器人的位姿：[xyθ]\begin{bmatrix} x \\ y \\ \theta \\ \end{bmat...
概率机器人学习笔记-第七章
qz1992的专栏
03-25 515
我写在了有道云笔记上了，有兴趣的可以看一下，写的不好，多多见谅！ http://note.youdao.com/noteshare?id=ecd6e60e1515778c3c9f517de0ee178b&sub=4FFA9E2AD83C4BCDB0A12BE9A679CB1E...
概率机器人学习笔记-第九章
qz1992的专栏
03-25 373
我写在了有道云笔记上了，有兴趣的可以看一下，写的不好，多多见谅！ http://note.youdao.com/noteshare?id=64dbf081f0923fae8d7a900a6fd5b522&sub=A44250C3924C4F5D8EF10654E131C737...
概率机器人笔记(6)：机器人感知模型
qq_43066145的博客
03-26 925
1.前言 由于所有的传感器都是带有噪声的，将机器人感知模型也就是测量模型同样用条件概率分布p(zt∣xt,m)p(z_t|x_t,m)p(zt​∣xt​,m)进行表示已经成为约定俗成或者说水到渠成的事情了。其中xtx_txt​代表了机器人的位姿，ztz_tzt​代表传感器的测量值，mmm代表环境地图。 2.波束模型(Beam Models) (1)四类测量误差 测量噪声phitp_{hit}phi...
概率机器人笔记1-2章
biglamp的博客
03-04 421
第一章 绪论 机器人中的不确定性 机器人所处的环境。尤其是在有人的，高动态环境中。 传感器。受到传感器物理限制、性能限制，以及噪声和故障。 执行机构。控制噪声、机械故障等。 软件。内部模型是近似模型，是真实世界的抽象，存在模型误差 近似算法。 概率机器人学 概率机器人的主要思想是用概率理论的运算，明确表示机器人中的不确定性。不再只依赖可能出现情况的单一的“最好推测”，而是用概率算法来表示在整个...
AI-CODE坦克机器人第三章：C语言编程实战指南
本书第三章继续沿用该主题，深入探讨了与C语言编程及机器人开发相关的知识点。 ### 第三章知识点分析： #### 1. 项目开发的阶段性目标与实现 在C语言项目开发中，第三章可能会介绍如何根据项目需求规划阶段性目标...
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