淺談機率機器人學

當談到服務型機器人,或者輪型機器人時,大家一定會談到自動導航,談到怎麼建地圖以及定位,而這門學科中最核心的概念或演算法就叫做及時定位與導航( Simultaneous Localization and Planning),但是如果要好好去上完 Sebastian Thrun 在 Udacity 開設的 Artificial Intelligence for Robotics 可得花上幾個禮拜,但是如果讀者手上急著開發一個自動化導航專案,那怎麼辦?沒關係!我將在這邊以最淺顯易懂的文字與實例解釋這個領域的各種概念。內容包括:

  1. 要如何看待輪型機器人的模型?
  2. 怎麼自我定位?
  3. 運動模型 Motion Model
  4. 卡爾曼濾波器 (Kalman Filter)
  5. 參數化定位
  6. 顆粒過濾演算法(Particle Filter)
  7. 非參數化定位
  8. 路徑規劃(Motion Planning)
  9. 及時定位與導航(Simultaneous Localization and Mapping, SLAM)
  10. FastSLAM
  11. 3D SLAM
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