急速に進化するロボット工学の分野では、同時位置推定とマッピング (スラム) を理解することが自律システムの進歩に不可欠です。本書では スラム について詳しく取り上げ、ロボットのナビゲーション、ポジショニング、マッピング技術を支える理論、アルゴリズム、実際のアプリケーションに関する洞察を提供します。ロボット工学の専門家、学生、または趣味人を問わず、本書は、このダイナミックな分野で優れた成果を上げるために必要な基礎的かつ最先端の知識を提供します。

各章の概要:

1: 同時位置推定とマッピング: スラム のコア概念と自律ロボットにおけるその役割を探ります。

2: ロボット マッピング: 環境の正確なデジタル モデルを作成するために使用されるマッピング手法について学びます。

3: 凝縮アルゴリズム: このアルゴリズムが不確実な環境で スラム の信頼性を向上させる仕組みを理解します。

4: 転移学習: 転移学習がさまざまなタスクに知識を適用することでロボットのパフォーマンスを向上させる仕組みを理解します。

5: モンテカルロ法による位置特定: ロボットが動的な設定で自らの位置を特定するのに役立つ確率的手法について詳しく学びます。

6: ヴォルフラム・ブルガード: ヴォルフラム・ブルガード が スラム 技術の開発に貢献した点について学びます。

7: 屋内測位システム: 屋内環境向けに特別に設計された測位システムについて理解を深めます。

8: ロボットナビゲーション: ロボットが環境に基づいて決定を下せるようにするナビゲーション戦略について詳しく学びます。

9: 占有グリッドマッピング: ロボットシステムで移動可能な領域と移動不可能な領域を表すために占有グリッドがどのように使用されるかを理解します。

10: 3だ 再構築: ロボットが高度な画像化技術を使用して周囲の 3だ モデルを作成する方法を学びます。

11: 視覚オドメトリ: ロボットが視覚的な手がかりを使用して動きを追跡し、ナビゲーション能力を向上させる方法を調べます。

12: 探索問題: ロボットが自律的に未知の環境を探索してマッピングする方法を調べます。

13: モバイル ロボット プログラミング ツールキット: モバイル ロボットの構築とシミュレーションに不可欠なツールキットについて説明します。

14: 共分散交差: この手法によって不確実な環境での状態推定がどのように強化されるかを理解します。

15: マテリアライズド 用ロボット ツールボックス: このツールキットによって マテリアライズド を使用したロボット アプリケーションの開発が簡素化される方法を学びます。

16: 3だ サウンド ローカリゼーション: ロボットがサウンドを使用して 3 次元空間での位置を特定する方法を確認します。

17: 固有ローカリゼーション: ロボットが内部センサーを使用して外部参照なしで自己ローカリゼーションを行う方法を理解します。

18: ポーズ トラッキング: 正確なロボット ローカリゼーションを維持する上でのポーズ トラッキングの重要性について説明します。

19: マルガリータ・クリ: ロボット工学とローカリゼーションの分野における マルガリータ・クリ の影響力のある研究について学びます。

20: レイヤード コストマップ: レイヤード コストマップによってロボットが複雑な環境で効率的に移動する方法を理解します。

21: 自律型ロボット: リアルタイムで意思決定ができ​​る完全自律型ロボットの設計と開発について詳しく学びます。

この本は、ロボット工学を深く理解したい人、特に自律システム、スラム、ナビゲーションに携わっている人にとって必読の書です。急速に成長しているロボット科学の分野で先頭に立つことを目指す専門家、学生、愛好家にとって貴重な洞察を提供します。