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