確率ロボティクス（大学院2015年度冬学期）
Wed Mar 30 10:29:02 JST 2016 (modified: Fri Nov 29 18:32:12 JST 2019)
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講義内容
第十四回
課題の発表会でした。
事後学習
ツメの甘かった人は再度挑戦。
第十三回
GraphSLAM
事前学習
GraphSLAMの文献調査。
スライド
事後学習
考え方を知った上で、再度文献調査。
第十二回
FastSLAM
事前学習
スライド
事後学習
講義の内容を理解した上でもう一度上記論文を読んでみましょう。
第十一回
占有格子地図。
事前学習
SLAMの分類について調べてみましょう。
スライド
第十回
POMDPに対する実装の例。
事前学習
ロボット学会のアカウントでダウンロードできるので、小生の論文 http://www.tandfonline.com/doi/abs/10.1080/01691864.2015.1009943 を読んでみましょう。
スライド
事後学習
もう一度、http://www.tandfonline.com/doi/abs/10.1080/01691864.2015.1009943を読む。
第九回
POMDPについて。
事前学習
POMDPについて調べる。
スライド
事後学習
自身の研究や生活に関してPOMDPを見つけてみましょう。
第八回
強化学習について概要。
事前学習
「強化学習」とMDPの関係について調べてみましょう。
スライド
事後学習
スライドの最後にある課題を行う。
第七回
価値反復でロボットの方策を作る具体例を説明します。
事前学習
とにかく以下を読み込む。
スライド
事後学習
おそらくレポートに使うので、このディレクトリ下のコードやファイルを見ておきましょう。
第六回
マルコフ決定過程を扱います。
事前学習
「マルコフ決定過程」とは何なのか調べてみましょう。
スライド
ちょっと抽象的すぎる感じなので反省しており。
事後学習
以下のテキストを3.3節から3.9節まで（できる人は3章全部）を10回くらい読むと、今日のふわっとした話が具体的に理解できますので、目を通してみましょう。
英語が苦手な人は、和訳版を。
第五回
リサンプリングを実装してパーティクルフィルタを完成させます。また、リセットについても扱います。
事前学習
統計で使われる「標本抽出」について調べてみましょう。
スライド
事後学習
下記URLの予稿を読みましょう。学内からダウンロードできます。
- F. Dellaert et al. "Monte Carlo localization for mobile robots," Proc. of ICRA, pp. 1322-1328, 1999.
実験ムービー
第四回
センサの情報処理の実装を扱います。準備で地図の実装等も行います。
事前学習
現状の知識で、第三回の最後の問題がパーティクルフィルタで実装できるかやってみましょう。
スライド
事後学習
講義では2値の尤度しか扱いませんでしたが、センサの値を直接使う場合の尤度関数を考えてみましょう。
第三回
センサ計測をパーティクルの分布に反映させる方法について扱います。
事前学習
ベイズの定理について自習のこと。
スライド
事後学習
スライド最後の問題をやってみましょう。
第二回
デッドレコニングを扱います。
事後学習
以下にお題を出すので、考えるなり実装するなりやってみましょう。
- 何か動く物体について（1次元の点でも移動ロボットでも飛行機でもなんでも）・・・
- 雑音付きの状態方程式を立ててみましょう
- 状態方程式に従ってその物体をシミュレーションして動かしてみましょう
- シミュレーションを何度も行うと、シミュレーション後の物体の位置や状態変数はどのような分布になるか絵を描いてみましょう。
- ガウス分布に従う乱数の生成方法を調べてみましょう。
- 講義で扱った移動ロボットが壁のある環境でぶつかりながら移動する時、デッドレコニングの実装に何を付加すれば良いでしょうか？
第一回
確率ロボティクスと移動ロボットの行動決定について、論理的な枠組みを説明しました。