Japanese 字幕

← 03-35 Resampling Wheel Solution

埋め込みコードを取得する
2言語

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

  1. これが再サンプリングステップの実装で
    先ほどの図と同じロジックです
  2. P3と呼ばれる新しい粒子の集合を作ります
    最初は空の集合です
  3. このルーチンの中で再サンプリングする度に
  4. 前の粒子の集合からindexに粒子を加えます
  5. メインループがこれで
  6. 最後にP3をPに戻して割り当てます
    これが再サンプリングステップです
  7. 一番最初のインデックスは無作為に抽出されます
  8. これがすべてのインデックスについての
    均一なランダムサンプリングステップです
  9. 0.0にセットして実行し変数βを得ました
  10. 少しだけ速くするために
    Wの最大値は置いておきます
  11. 最大値がここでは重要ではありません
  12. しかしN値の粒子を作りたいので
    方法としてはβに
  13. 2倍の均一な乱数を加えます
  14. 最大重みWはその範囲で最大となります
  15. 最大重みWを2倍すると
    とても大きなステップになるでしょう
  16. しかし0から1の間にある
    ランダム変数を加えることで
  17. 0と2×MWに一様性があります
  18. 変数βが
    現在のインデックスの重みよりも大きいうちに
  19. βの値からこの重みを引きます
  20. そして指数を1ずつ足してNで割り
  21. 粒子の総数が小さくなれば終わりです
  22. ただ粒子を選び出して、足して、
    そして追加してを繰り返します
  23. このすべてのプロシージャはやや複雑なので
    正しく理解できたら感心です
  24. 学ぶものが何かあればうれしいです
  25. 一度理解すればプログラミングが簡単になり
  26. 粒子フィルタを書く度に利用できます
  27. このプロシージャに特定のドメインはないので
    再考する必要はありません
  28. さて実行すると空の集合には何も起こりません
  29. そこで得られた粒子の集合を出力します
  30. ここにprint Pがあります
  31. これを実行すると1,000個の粒子を得ますね
  32. 数は多いですがよく見てみましょう
  33. この1番目の値を見てみると
  34. ほとんど同じで76から82の間です
  35. 2つ目は42、44、43、41、39、38です
  36. ここで得た粒子の集合は
    すべて同じ場所にあります
  37. 先ほどのように
    完全無作為の粒子の集合を持つ代わりに
  38. 再サンプリングステップで
  39. xとyの位置によく似ている粒子が
    得られることがわかります
  40. 方向とはそれほど似ていません
  41. 勢いよくジャンプする理由ですが
  42. 今のところ1ヵ所しかないので
  43. ランドマークまでの距離は
    方向とは無関係だからです
  44. 保護された観測では方向は影響を及ぼさないので
  45. 選択においては何の役割も果たしません
  46. もう一度4つのランドマークで点をとり
  47. そこまでの距離を測ります
  48. この方向を向いているロボットは
    特定の距離の組み合わせを持っています
  49. このように別の方向を向いているロボットは
  50. 同じ距離の組み合わせがあるので
  51. 粒子の未来において
    進行方向には何の役割もありません