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

  1. 第2回オフィスアワーへようこそ
    スラン教授と私で進めていきます
  2. まず質問を紹介してから応用の話に移ります
  3. カルマンフィルタをメインに
    スタンレーやジュニアについても説明します
  4. では最初の質問は?
  5. 最初の質問は2つとも線形代数に関するものです
  6. 講義で状態遷移行列fが出てきた時は
  7. x´=fx+Uという方程式も学び
  8. 教授はUは動作だと教えてくれました
  9. しかし速度は状態遷移行列fから得られたため
  10. 動きは行列fに含まれているように見えます
  11. 正確にはUにはどんな働きがありますか?
  12. Uは選択の適用を許します
    位置というのは速度の関数であり
  13. 物理を表現するもので選択を許されていません
  14. このシステムに選択を入れるとした場合
  15. 例えば加速度を変えたら
    速度と状態に影響を及ぼします
  16. その選択はベクトルUで表せます
  17. 講義で使わなかったのは
    物体を追跡していたからです
  18. どのように作用するか教えていなかったので
    例題ではベクトルUをゼロにしました
  19. もし物体を追跡するシステムを制御できたら
  20. 自分で動作を追加し
    その場合はベクトルUを使います
  21. 興味深いですね 次は行列に関してですが
  22. 講義では非対角要素がなかったか もしくは
  23. それを初期化しないかのどちらかでした
  24. とりわけ共分散行列pと行列rの中で
  25. これらの非対角要素は何を表しているのですか?
  26. 講義では非対角要素を含む例題に取り組みました
  27. 初期化はしませんでしたが
    速度は位置と相関関係になりました
  28. 早く動けば動くほど
    右に大きくずれることが分かったのです
  29. それが非対角要素によって表されました
  30. 要素が大きければ大きいほど
    2つの変数が実際に相関関係になります
  31. つまりより多くの情報があれば
    2つの変数を相関関係にします
  32. さて生徒たちが特に興味を持った
    応用の質問を紹介します
  33. この行列rはどこから来たのですか?
    実際にはどのように使われていますか?
  34. センサは何に使われていますか?
  35. ノイズ行列はセンサに
    どのくらいノイズがあるかを表します
  36. 最初の概算では観測のばらつきが
    どうなっているか測り
  37. ノイズ行列に組み込みます
  38. しかしこれらのフィルタは非常に微妙で
    条件付独立と仮定し
  39. 現実とは異なりますが あるノイズと
    他のノイズは独立していると仮定します
  40. 一般的にはとても大きな値から始めて
    結果を確認します
  41. もし結果がよければそのままにします
  42. あいにく見極めるための科学的な方法はありません
  43. ノイズ行列の学び方についての論文を
  44. 以前に発表しましたがその内容は
    この講義より難しいものです
  45. スタンレーとジュニアはレーザとレーダを
    搭載しているそうですが
  46. その2つの機能は異なりますか?
    それとも同じですか?
  47. また2つのソースからの観測値をどうやって
    カルマンフィルタに入力するのでしょうか?
  48. まずレーザとレーダは
    最初の近似計算では同じことをします
  49. つまり物体との距離観測するのです
  50. レーダはドップラー効果により
    物体の速度も測れますが
  51. レーザでしか測れないものと
    レーダでしか測れないものがあります
  52. レーザは空間に関する解像度が
    高い傾向にありますが
  53. 画像がぼやけることもあります
  54. 光の波長はレーダの波長よりも
    劣る傾向があるので
  55. 両者は互いに補完しています
  56. 両方を取り入れるにはベイズの定理で
    センサによる観測値を次々に取り入れます
  57. もしレーザとレーダがあったら
    両方の値を掛け合わせればいいのです
  58. 分かりました
  59. 最も多かった質問は
  60. スタンレーとジュニアで使用した
    プログラミング言語についてです
  61. Pythonもしくは他の言語ですか?
  62. 実はPythonではありません
  63. 当時はCでプログラミングし始め
    その後C++が一般に普及しました
  64. ですからほとんどのプログラムは
    C++で書かれています
  65. このような大きいプロジェクトを始める場合
    どのように決断を下しますか?
  66. 論議は常に行います
  67. C++の長所は実行の際にとても効率的で
  68. 正しく使えばすばらしい性能を発揮します
    誤用しなければです
  69. 多くの機能が組み込まれており
    クラスなどは非常に適しています
  70. さまざまな人と作業をすると
    Javaを好む人もいれば
  71. C++、Python、Ruby on Railsを好む人もいます
  72. ですから全部を集めて1つにします
  73. スタンレーやジュニアについてですが
  74. ハードとソフトの面で
    2台の大きな違いは何ですか?
  75. スタンレーには6個の
    組み込みプロセッサを搭載しました
  76. ジュニアはクワッドコアのパソコンを2台
    搭載したのでさらに統合されたシステムです
  77. ハード面での最大の違いはセンサです
  78. スタンレーにはすごく安価で単純なレーザ距離計を
    メインセンサとして使いました
  79. レーダもありましたがあまり使いませんでした
  80. 一方ジュニアには
    さらに距離を測るセンサを一式を搭載しました
  81. ジュニアは全方向を見ることができ
    それを周囲検出と呼んでいます
  82. 一方スタンレーは真っすぐ正面しか見られません
  83. スタンレーのルーフで回転しているものは
    レーザ距離計ですか?
  84. それはスタンレーではなく
    ジュニアのルーフにあるものです
  85. ジュニアに搭載されています
  86. スタンレーのルーフには回転するものはありません
  87. ジュニアのルーフにあるのがレーザ距離計で
    回転しているのは全方向を見るためです
  88. 背後に注意することも街中の運転には重要です
  89. 一方 他に車がいない砂漠の環境では
    後ろを見る必要がありません
  90. では次に挑戦したいものは何ですか?
  91. 砂漠を走破し街中の走行も成功しました
  92. 次は我々の車に技術を引き継いでいくことです
  93. この技術をすべての車に搭載し
    運転を安全なものにすることです
  94. 以前説明したようにすべての人が
    お抱え運転手ボタンを持つことです
  95. 自動的に運転し運転を意識することなく
    帰宅するようにしたいのです
  96. 自動運転車の乗り心地はどうですか?
  97. 人が運転するのと変わりませんか?
  98. 初めて走らせた時は
    うまくいきましたが洗練されてはいませんでした
  99. 皆さんも実際に乗ったら分かると思います
  100. ハンドルは常に小刻みに動き
    音もうるさかったので
  101. ロボットの中にいる感じがしました
  102. 外観は優れていましたが
    車内はよくなかったのです
  103. しかし今Google車に乗ったら
    人が運転しているのと区別がつかないでしょう
  104. 開発が進むにつれて
    信頼性も増しました
  105. ハンドルは安定していて
    自信に満ちあふれた感じで回転し
  106. 正しい方向に曲がり
    実に進歩してきています
  107. 進歩した要因は低域フィルタですか?
  108. 制御についての講義を今後予定していますが
  109. 制御技術はとても洗練され
    かつ非常によいものになりました
  110. ハンドルの動きはすべて複数のソースからくる
  111. 不確実性に関係しています
  112. GPSと地図の情報を
    十分に処理していなかったことも関係します
  113. 地図の解像度も原因の1つです
    例えば10から15センチメートルのセルがあって
  114. あるセルから次のセルへ予測がずれたり
    粒子フィルタがずれたりします
  115. モニタ上は劇的な変化ではないかもしれませんが
    ハンドル操作においては
  116. 二、三、四度と動くと本当にひどいものです
  117. ハンドル角度と空間解像度を
    追跡するセンサによると1度の誤差がありました
  118. 角度がどのくらいか正確には分からずに
  119. 目隠し運転しているような感覚です
  120. ハンドル角度の1度は実に大きい数字です
  121. 皆さんも自分で運転した時にハンドルを
    1度動かしたら大きな違いを感じるでしょう
  122. もしハンドルを少し傾けたらすぐ気づいて
    戻そうと思うはずです
  123. しかしその問題点はある程度解決しました
  124. それはレッスン5のPID制御で学びます
  125. 次回の講義が楽しみです ありがとうございました