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03-35 Resampling Wheel Solution

  • 0:00 - 0:06
    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
  • 0:06 - 0:11
    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
  • 0:11 - 0:15
    このルーチンの中で再サンプリングする度に
  • 0:15 - 0:21
    前の粒子の集合からindexに粒子を加えます
  • 0:21 - 0:24
    メインループがこれで
  • 0:24 - 0:28
    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
  • 0:28 - 0:31
    一番最初のインデックスは無作為に抽出されます
  • 0:31 - 0:34
    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
  • 0:34 - 0:38
    0.0にセットして実行し変数βを得ました
  • 0:38 - 0:43
    少しだけ速くするために
    Wの最大値は置いておきます
  • 0:43 - 0:48
    最大値がここでは重要ではありません
  • 0:48 - 0:54
    しかしN値の粒子を作りたいので
    方法としてはβに
  • 0:54 - 0:57
    2倍の均一な乱数を加えます
  • 0:57 - 1:00
    最大重みWはその範囲で最大となります
  • 1:00 - 1:03
    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
  • 1:03 - 1:06
    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
  • 1:06 - 1:10
    0と2×MWに一様性があります
  • 1:11 - 1:16
    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
  • 1:16 - 1:19
    βの値からこの重みを引きます
  • 1:19 - 1:23
    そして指数を1ずつ足してNで割り
  • 1:23 - 1:27
    粒子の総数が小さくなれば終わりです
  • 1:27 - 1:32
    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
  • 1:32 - 1:38
    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
  • 1:38 - 1:40
    学ぶものが何かあればうれしいです
  • 1:40 - 1:43
    一度理解すればプログラミングが簡単になり
  • 1:43 - 1:46
    粒子フィルタを書く度に利用できます
  • 1:46 - 1:52
    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
  • 1:52 - 1:56
    さて実行すると空の集合には何も起こりません
  • 1:56 - 2:00
    そこで得られた粒子の集合を出力します
  • 2:00 - 2:02
    ここにprint Pがあります
  • 2:02 - 2:06
    これを実行すると1,000個の粒子を得ますね
  • 2:06 - 2:08
    数は多いですがよく見てみましょう
  • 2:10 - 2:12
    この1番目の値を見てみると
  • 2:12 - 2:18
    ほとんど同じで76から82の間です
  • 2:18 - 2:24
    2つ目は42、44、43、41、39、38です
  • 2:26 - 2:31
    ここで得た粒子の集合は
    すべて同じ場所にあります
  • 2:31 - 2:34
    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
  • 2:34 - 2:36
    再サンプリングステップで
  • 2:36 - 2:40
    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
  • 2:40 - 2:43
    方向とはそれほど似ていません
  • 2:43 - 2:48
    勢いよくジャンプする理由ですが
  • 2:48 - 2:52
    今のところ1ヵ所しかないので
  • 2:52 - 2:57
    ランドマークまでの距離は
    方向とは無関係だからです
  • 2:57 - 3:00
    保護された観測では方向は影響を及ぼさないので
  • 3:00 - 3:04
    選択においては何の役割も果たしません
  • 3:04 - 3:06
    もう一度4つのランドマークで点をとり
  • 3:06 - 3:08
    そこまでの距離を測ります
  • 3:08 - 3:12
    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
  • 3:12 - 3:16
    このように別の方向を向いているロボットは
  • 3:16 - 3:18
    同じ距離の組み合わせがあるので
  • 3:18 - 3:22
    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
タイトル:
03-35 Resampling Wheel Solution
概説:

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Team:
Udacity
プロジェクト:
CS373 - Artificial Intelligence
Duration:
03:23

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