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04-18 Shifting the Mean

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

  1. カルマンフィルタでは観測と動作を反復します
  2. これは観測更新と予測と呼ばれます
  3. 観測更新では積や掛け算を使う
  4. ベイズの定理が用いられます
  5. こちらの更新では
    畳み込みにより全確率が使われます
  6. 簡単に言うと足し算です
  7. まずは観測サイクルについて話してから
  8. 予測サイクルを説明します
  9. 非常に優れたガウス分布を用いて
  10. これらの方法を実行します
  11. 他の乗り物の位置を突き止めているとしましょう
  12. 事前分布はこのようなものです
  13. 非常に幅が広いガウス分布で平均はここです
  14. ある観測をしたとします
  15. 乗り物の位置推定についてで
    分布はこのようなものです
  16. μと呼ばれる平均があります
  17. この例は観測において
    より小さな共分散を持ちます
  18. 事前では位置推定に
    あまり確信が持てないという例です
  19. しかしこれは乗り物の位置について
    かなりのことを教えてくれます
  20. ここで問題です
  21. 次に続くガウス分布の新しい平均は
  22. この位置になるでしょうか
  23. それともこの2つのどちらかでしょうか
  24. 3つのうちの1つにチェックしてください