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06-13 Slam

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    皆さんこんにちは SLAMの講義のために戻りました
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    メールやディスカッション・フォーラムで
    要望があったためです
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    Simultaneous Localization And Mapping
    略してSLAMと呼ぶマッピングの手法です
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    最終課題に出るかもしれないので注意してください
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    マッピングとは環境の地図を作ることです
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    位置推定の講義で地図はすでにあると
    仮定したことを覚えているでしょうか
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    私の生涯をかけた情熱の1つは
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    ロボットにこのような地図を作る方法を
    理解させることです
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    これはペンシルバニア州にある
    地下炭坑跡の三次元地図です
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    カーネギーメロン大学の近くです
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    約10年前から洗練された地図を作るため
    たくさんの手法を使い研究してきました
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    今見ている粒子フィルタのような手法です
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    これらの手法は一般に環境のモデルを作ります
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    そしてロボット自身が動く間に
    不確実性が生じる事実にも対処します
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    この例ではループが閉じると
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    マッピング技術がどのように適応するか分かります
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    ロボットが道に沿って少しドリフトしても
    矛盾のない地図を見つけます
  • 1:17 - 1:22
    地図作成に重要なのはロボットが
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    動きの不確実性によってどこの軌道であるかを
    見失うかもしれない点にあります
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    すでに存在する地図を使う位置推定に
    これを適応します
  • 1:30 - 1:33
    しかし地図がないので地図を作ります
  • 1:33 - 1:35
    そこでSLAMの出番です
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    SLAMはロボットを
    “たたきつける(slamming)”ことではありません
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    “自己位置推定とマッピング”が正しい意味です
  • 1:43 - 1:46
    これは非常に大きな研究領域です
  • 1:46 - 1:50
    私のAIの書籍のほとんどはこの技術についてです
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    そして今回はGraph SLAMという
    お気に入りの手法をお見せしたいと思います
  • 1:54 - 1:58
    これは理解しやすい手法でもあります
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    マッピング問題を非常に直感的な
    大きな行列とベクトルの加算に変えるでしょう
Title:
06-13 Slam
Description:

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