従来の統計学とベイズ統計学の違い 乗法定理 ベイズの定理 例題1. 理由不十分の原則 ベイズ更新 例題2. １回目のデートで良を得る確率 事前準備 確率分布 例題3. 従来の統計学とベイズ統計学の違い 従来の統計学 - データについての不確実性を確率で表現・推…

画像処理などをリアルタイムで行いたい場合、CPUはもちろん、ハイスペックなGPUが搭載されているとストレスがないです。またDeep Learningなどの機械学習を行う場合、OSSのライブラリはCUDAが必要なことが多い気がします。CUDAのインストールには、NVIDIA性…

under-determinedなシステムとは、変数の数に対して制約事項が足らないシステムのことです。参考文献のwikipediaを見ると、Fig.1の様な連立方程式があります。under-determinedなシステムでは、必ずしも解が求まるとは限りません。解が求まる場合は、ガウス…

ノルムとは、次元のベクトルおよびなるに対して、 で表され、と表記する[1]。 そもそもノルムとは、 任意のベクトルがあるとき、下記の３つの性質を満たす関数のこと。 （三角不等式） マンハッタン距離 の時、つまりノルムはマンハッタン距離とも言われる。…

Kazeは、非線形拡散フィルタを用いて算出する特徴量。SIFTやSURFなどのガウシアンフィルタ(線形拡散フィルタ)を使った特徴量は、物体のエッジ部分がぼやけてしまい、局所的な特徴がうまく取れないことがあった。それに対し、非線形拡散フィルタを使うKazeは…

一般物体認識とは、画像中に存在する物体について、「魚」などのカテゴリー名を特定する技術である。 Fig. 一般物体認識の認識結果例[2]それに対し特定物体認識とは、画像中から一意に特定できる物体を検出する技術である。例えば「あべのハルカス」などのラ…

ヒューリスティックアルゴリズムと聞くことがあるが、何を意味するのかずっとわからないままだった。そのため今回ヒューリスティックアルゴリズムが何を指すのか調べて見た。その結果、 ヒューリスティック：経験則から導いた戦略・方式 アルゴリズム ：ソフ…

（シャノンの）情報量 情報量といった場合、シャノンの情報量を指すことが多い。そもそも情報量とは、ある事象が起こった時、その事象の発生がどれだけ珍しいかを表す量である。事情が珍しい程、値は大きくなる。実生活においても、珍しい出来事が起こった場…

direct SLAMとも言う。

10.1 Introduction SLAM問題は、環境地図へのアクセスが出来ない且つ自分の位置もわからない時に発生する ただしこの時、全ての観測ベクトルと制御ベクトルは既知とする。SLAM問題にはオンラインSLAMとフルSLAMの2種類ある。 オンラインSLAM：ロボットのある…

どんなもの Topological Feature Graph(TFG)を使ったActive SLAMの提案。占有格子地図(Occupancy Grid Map)に比べ、地図のスケールの精度や長時間実行時のドリフトが少ない。 先行研究と比べてどこがすごい？ 特徴量ベースなトポロジカルマップでActive SLAM…

9.1 Introduction 今まではロボットが動作を開始する前に、環境地図が既知であることを仮定していた。ただこれは現実世界では稀なケースである。そこでロボットが自律的に環境地図を知る必要がある。ただし、環境地図の獲得には、下記２つの理由から困難な課…

1.Introduction ６章に記載されているのはEnvironment Measurement Model（環境計測モデル） 確率ロボティクスではセンサデータの計測に伴うノイズもモデル化する確率ロボティクスでは、センサモデルの不正確さに対し、統計的手法を用いて対応する この式は…

7 移動ロボットのローカライゼーションとは、環境地図中でロボットの座標を決める問題である 一方で、座標変換の問題とも捉えることができる ローカライゼーションとは、地図座標系とロボットのローカル座標系のマッチングをとるプロセスである ただし残念な…

8.1 Introduction ８章では下記２つのローカライゼーションアルゴリズムについて述べる。 グリッドローカライゼーション beliefの計算にヒストグラムフィルタを使う。グリッドローカライゼーションは、グリッドを細かくすると、計算負荷が高くなり処理が遅く…

5.1 Introduction モーションモデルはベイズフィルタの予測ステップにおいて肝となる状態遷移確率を構成する。本章では、ロボットの運動はある平面上での移動のみを取り上げる。 5.2 Preliminaries 5.2.1 Kinematic Configuration ロボットの姿勢は下記の式…

統計学で用いられる、データ点が平均からどれだけ外れているかを判定するための手法。[2]によると、ユークリッド距離を標準偏差で割った値に該当する。例えば2次元のデータを評価する時、主成分分析と共に用いる。第一主成分をX軸、第二主成分をY軸とした時…

3.2 The Kalman Filter 3.2.2 The Kalman Filter Algorithm 3.3 The Extended Kalman Filter 3.3.1 Why Liearlization? 3.3.2 Linealization Via Taylor Expansion 3.4 The Unscented Kalman Filter(UKF) 3.4.2 The UKF Alogorithm 3.5 The Information Filt…

Numpyで行列を作る場合、下記の３種類の方法がある。①numpy.array([1, 2], [3, 4]) ②numpy.matrix(numpy.array([1, 2], [3, 4])) ③numpy.mat(numpy.array([1, 2], [3, 4]))上記の挙動について調べたことを下記に示す。 足し算・引き算 import numpy as np a …

最近３DSLAMに興味があり、ROSにも対応したRTAB-Mapをいじってみました。その過程でわかったことなどをメモします。ある程度纏まった量が出てくるまでは箇条書きになりますのでご容赦を(笑)・Eigen3.3.3には対応せず。3.2.0はOK(RTAB-Map 0.12.5で）