Japanese subtitles

← 01-46 Sense And Move

dummy description

Get Embed Code
5 Languages

Showing Revision 1 created 10/29/2014 by Udacity.

  1. Google自動運転車の位置推定を
    プログラミングできました
  2. まだ実感はないかもしれませんが
    今何をしているか教えましょう
  3. 観測更新のあと動作について話しました
  4. これら2つをsenseとmoveと呼びます
  5. 位置推定はsenseとmoveの反復に他なりません
  6. 初期信念はこのループに放り込まれます
  7. 最初に認識を実行すると左側に来ます
  8. 位置推定は次の動作を順番に実行します
    move、sense、move、sense、move、sense
  9. move、sense、move、senseのサイクルです
  10. ロボットは動く度に今いる場所の情報を失います
  11. 動作が不確実だからです
  12. 認識する度に情報を得ます
  13. これは次の事実を見れば明確です
  14. 動作後は確率分布が少しだけ平らになり広がります
  15. そして認識したあとの確率分布は狭まります
  16. 補足ですがエントロピーと呼ばれる
    情報量を表す尺度があります
  17. たくさんある方法の1つが
    [-Ʃp(Xi)log p(Xi)]で
  18. それぞれのグリッドセルにおける
    確率の期待値のlogを表しています
  19. 詳細は省略しますが
    これがその分布が持っている情報量の尺度です
  20. 更新ステップや動作ステップでは
    エントロピーが小さくなり
  21. 観測ステップでは大きくなります
  22. 私たちは情報を失ったり得たりしているのです
  23. では これをコードに実装したいと思います
  24. 以前行った赤と緑の2種類の観測に加え
    2つの動作を与えます 1と1です
  25. つまりロボットは左右にもう一度動くのです
  26. ロボットが初めに赤を認識した場合の
    事後分布を計算できますか?
  27. 赤を認識したあと右に1動き緑を認識し
    右にまた動いた場合の
  28. 事後分布を求めてください
  29. 先ほどの一様分布から始めましょう