DREAMSKILLS
DREAMSKILLS КУРС

Робототехника: оценка
и обучение

По материалам The University of Pennsylvania.

О курсе

Как роботы могут во времени определять свое состояние и свойства окружающей среды по измерениям датчиков с шумом? В этом модуле вы узнаете, как заставить роботов учитывать неопределенность при оценке и обучении в динамичном и меняющемся мире. Конкретные темы, которые будут рассмотрены, включают вероятностные генеративные модели, байесовскую фильтрацию для локализации и отображения.

Курс предложен
Университутом Пенсильвании.
Пенсильванский университет (обычно именуемый Penn) - частный университет, расположенный в Филадельфии, штат Пенсильвания, США. Член Лиги плюща, Пенн является четвертым по возрасту высшим учебным заведением в Соединенных Штатах и считает себя первым университетом в Соединенных Штатах, где есть как бакалавриат, так и аспирантура.
Программа курса
4 недели
# 1 Неделя
Обучение по гауссовской модели
9 видео (всего 52 мин.), 3 чтения, 1 тест
Мы узнаем о распределении Гаусса для параметрического моделирования в робототехнике. Распределение Гаусса является наиболее широко используемым непрерывным распределением и обеспечивает полезный способ оценки неопределенности и прогнозирования в мире. Мы начнем с обсуждения одномерного гауссова распределения, а затем перейдем к многомерному гауссовскому распределению. Наконец, мы расширим концепцию на модели, использующие смеси гауссианов.
# 2 неделя
Байесовская оценка - отслеживание цели
5 видео (всего 69 мин.)
Мы узнаем о распределении Гаусса для отслеживания динамической системы. Мы начнем с обсуждения динамических систем и их влияния на распределения вероятностей. Эта система линейных фильтров Калмана будет описана подробно, и, кроме того, будут исследованы системы нелинейной фильтрации.
# 3 неделя
Картография
6 видео (всего 36 мин)
Мы узнаем о роботизированном картографировании. В частности, наша цель на этой неделе - понять алгоритм отображения, называемый картированием сетки занятости, основанный на измерениях дальности. Позже на этой неделе мы также представим 3D-карты.
# 4 неделя
Байесовская оценка - локализация
6 видео (всего 23 мин.)
Узнаем о роботизированной локализации. В частности, наша цель на этой неделе - понять, как измерения дальности в сочетании с показаниями одометра могут размещать робота на карте. Позже на этой неделе мы также представим 3D-локализацию.