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Unit 6 SLAM: SLAM - CS373 - Udacity

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    Hola, estudiantes. Estoy de vuelta para enseñarle un poco de SLAM.
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    ya que hubo una petición popular, incluso, en el correo electrónico y el foro de discusión.
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    SLAM es un método para el mapeo que es la abreviatura de "simultaneous localization and mapping".
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    Algo de esto podría aparecer en el examen final, así que presta atención.
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    El Mapping es todo acerca de la construcción de mapas del entorno.
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    Quizás recuerde que en las clases de localización teníamos un mapa ficticio.
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    Una de las grandes pasiones de mi vida ha sido el de comprender cómo hacer un robot
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    para que haga mapas como este mapa, que es un mapa en 3D
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    de una mina de carbón abandonada bajo tierra en Pennsylvania
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    cerca de Carnegie-Mellon University.
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    En los últimos 10 años más o menos, he trabajado en una serie de diferentes métodos
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    para construir mapas bastante sofisticados,
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    como este método de filtro de partículas que puede ver aquí.
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    Todos estos métodos tienen en común que se construye un modelo del entorno
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    abordando al mismo tiempo el hecho de que el propio robot acumula incertidumbre mientras se mueve.
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    Cuando, en este ejemplo aquí, se cierra el bucle,
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    se puede ver cómo nuestra tecnología de mapeo es capaz de adaptarse a este
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    y encontrar un mapa coherente a pesar del hecho de que el robot se desvía un poco en el camino.
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    La idea clave en la creación de mapas es el propio robot
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    podría perder la pista de dónde se encuentra, debido a la incertidumbre de su movimiento.
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    Usted se adaptaría en esta localización mediante el uso de un mapa,
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    pero ahora no tenemos un mapa. Estamos construyendo un mapa.
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    Ahí es donde entra en juego SLAM.
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    SLAM no está para poner a "golpear" un robot.
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    Lo que realmente significa es "localización y mapeo simultáneo".
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    Este es un gran, gran campo de investigación importante.
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    La mayor parte de mi libro de IA es sobre esta tecnología,
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    y hoy quiero mostrarles mi método favorito llamado "graph SLAM"
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    que también es, de lejos, el método más fácil de entender.
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    Vamos a reducir el problema de mapeo a un par de sumas muy intuitivas
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    dentro de una matriz y un vector grande, y eso es todo.
Title:
Unit 6 SLAM: SLAM - CS373 - Udacity
Description:

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Video Language:
English
Team:
Udacity
Project:
CS373 - Artificial Intelligence
Duration:
02:06
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