Wie können Roboter ihren Zustand und die Eigenschaften der Umgebung aus verrauschten Sensormessungen in der Zeit bestimmen? In diesem Modul lernen Sie, wie Roboter dazu gebracht werden können, Unsicherheiten in ihre Schätzungen einzubeziehen und aus einer dynamischen und sich verändernden Welt zu lernen. Zu den spezifischen Themen, die behandelt werden, gehören probabilistische generative Modelle, Bayes'sches Filtern für Lokalisierung und Kartierung.
Robotik: Schätzen und Lernen
Robotik: Schätzen und Lernen
Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung Robotik
Unterrichtet auf Englisch
Einige Inhalte können nicht übersetzt werden
Dozent: Daniel Lee
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- Kategorie: Partikelfilter
- Kategorie: Schätzung
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In diesem Kurs gibt es 4 Module
Wir werden die Gauß-Verteilung für die parametrische Modellierung in der Robotik kennenlernen. Die Gauß-Verteilung ist die am weitesten verbreitete kontinuierliche Verteilung und bietet eine nützliche Möglichkeit, Unsicherheiten abzuschätzen und Vorhersagen in der Welt zu treffen. Wir werden zunächst die eindimensionale Gauß-Verteilung besprechen und dann zur multivariaten Gauß-Verteilung übergehen. Schließlich werden wir das Konzept auf Modelle ausweiten, die Gauß-Mischungen verwenden.
Das ist alles enthalten
9 Videos4 Lektüren1 Aufgabe1 Programmieraufgabe
Wir lernen die Gaußsche Verteilung zur Verfolgung eines dynamischen Systems kennen. Wir beginnen mit einer Diskussion über dynamische Systeme und ihre Auswirkungen auf Wahrscheinlichkeitsverteilungen. Dieses lineare Kalman-Filtersystem wird im Detail beschrieben und darüber hinaus werden nicht-lineare Filtersysteme erforscht.
Das ist alles enthalten
5 Videos1 Programmieraufgabe
Wir werden etwas über die Roboterkartierung lernen. Konkret geht es in dieser Woche darum, einen Mapping-Algorithmus namens Occupancy Grid Mapping zu verstehen, der auf Entfernungsmessungen basiert. Später in der Woche werden wir auch die 3D-Kartierung einführen.
Das ist alles enthalten
6 Videos1 Programmieraufgabe
Wir werden etwas über die Lokalisierung von Robotern lernen. Konkret geht es in dieser Woche darum, zu verstehen, wie Entfernungsmessungen in Verbindung mit Kilometerstandmessungen einen Roboter auf einer Karte platzieren können. Später in dieser Woche werden wir auch die 3D-Lokalisierung einführen.
Das ist alles enthalten
6 Videos1 Lektüre1 Programmieraufgabe
Dozent
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Geprüft am 2. März 2018
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