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自律ロボット - 自己誘導機械向けインテリジェントシステムの進歩 - cover

自律ロボット - 自己誘導機械向けインテリジェントシステムの進歩

Fouad Sabry

Translator Kei Imano

Publisher: 10億人の知識があります [Japanese]

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Summary

ロボット科学の分野の専門家、学生、愛好家にとって重要なリソースである 自律ロボット で、自律型ロボットの最先端の世界を探索してください。この本は、軍事から民間まで、さまざまな業界での自律型ロボットの開発と応用について詳しく説明しています。包括的で詳細な洞察を備えたこの本は、自律型ロボットの背後にある複雑なシステムとそれが将来に与える影響を理解するための必須のガイドです。
 
章の概要:
 
1: 自律型ロボット: センサーからアルゴリズムまで、自律型ロボットを動かすコア原理とテクノロジーを深く掘り下げ、この本の基礎を築きます。
 
2: 無人航空機: 無人航空機 が自律飛行によって農業、監視、配送などの業界に革命をもたらしている様子を探ります。
 
3: 軍事用ロボット: この章では、軍事作戦用に設計された自律型ロボットについて、安全性、効率性、戦術的利点に焦点を当てて説明します。
 
4: マイクロ航空機: 狭いスペースで複雑なミッションを実行できる小型航空機について学び、小型化と敏捷性を強調します。
 
5: 群ロボット: 複数のロボットが連携して働く力を理解し、集団行動、タスク割り当て、システムの回復力について学びます。
 
6: 無人地上車両: この章では、探査、物流、軍事用途に使用される地上ベースの自律ロボットについて説明します。
 
7: 移動ロボット: 都市環境から過酷な地形まで、さまざまな地形を自律的に移動できるロボットについて説明します。
 
8: テラマックス: 軍事作戦における自動運転技術の可能性を示す自律軍用車両、テラマックス について説明します。
 
9: 分隊ミッション支援システム: 自律地上車両を通じて戦場の効率を高めるように設計されたこの画期的なシステムについて説明します。
 
10: 無人車両: この章では、安全性とリモート操作を重視し、さまざまな用途の無人車両の開発について説明します。
 
11: ガーディウム: 機密性の高い環境でのセキュリティと監視用に設計された自律車両、ガーディウム について説明します。
 
12: リップソー (車両): 極限状態での運用に自律技術を活用する先進的な軍用車両、リップソー の設計と機能について詳しく説明します。
 
13: モジュール式先進武装ロボット システム: この章では、適応性と拡張性を可能にする、軍用システムへのモジュール式ロボットの統合について説明します。
 
14: 自律ナビゲーション システム: 自律車両が複雑な環境を正確にナビゲートできるようにする技術について説明します。
 
15: darpa lagr プログラム: 防衛用途の自律地上ロボットの開発を目指す darpa lagr プログラムについて説明します。
 
16: 国立ロボット工学センター: nrec と、設計からテストまで自律ロボットの進歩への nrec の貢献について学びます。
 
17: 自律航空機: この章では、商業部門と軍事部門の両方における可能性に焦点を当て、自律航空機の将来について説明します。
 
18: ugv 相互運用性プロファイル: ugv 相互運用性プロファイルが、さまざまなロボット プラットフォーム間の通信を標準化する方法を学びます。
 
19: テミス: 軍事物流とサポート用に設計され、ロボットの実用性の限界を押し広げる テミス 自律車両について理解します。
 
20: 統合無人地上システム: 自律地上車両と人間のチームを組み合わせて効果的な運用を実現する統合システムの研究。
 
21: 勇敢な1: 複雑な地形向けに設計された 勇敢な1 自律車両について学び、自律車両の設計に関する貴重な洞察を提供します。
 
自律ロボットは、ロボット工学の未来に関心を持つ人にとって欠かせないリソースです。専門家、学生、または愛好家のいずれであっても、提供される洞察により、自律ロボットが世界をどのように形作っているかについての理解が深まります。包括的な章の内訳により、主要なトピックを徹底的に調査でき、本のコストをはるかに超える価値を提供します。
Available since: 01/21/2025.
Print length: 185 pages.

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    自動化された計画とスケジューリングとは
     
    自動化された計画とスケジューリングは、戦略やアクション シーケンスの策定に焦点を当てた人工知能のサブ分野であり、多くの場合、 インテリジェントエージェント、自律ロボット、無人車両によって実行されます。 自動化された計画とスケジューリングは、単に ai 計画と呼ばれることもあります。 従来の制御や分類の問題とは対照的に、これらの問題には複雑な解決策があり、多次元空間で発見して最適化する必要があります。 計画は意思決定の哲学と密接に関係しています。
     
    どのようなメリットがあるか
     
    (i) 次のトピックに関する洞察と検証:
     
    第 1 章: 自動化された計画とスケジューリング
     
    第 2 章: 人工知能の応用
     
    第 3 章: アクター モデル
     
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    2: ブラケット記法: 量子のようなシステムの構造に焦点を当て、数学的基礎を説明します。
     
    3: 曲率: 曲率の概念と、それが非線形フィルタのパフォーマンスに与える影響について説明します。
     
    4: 最尤推定: 最も高い尤度でパラメータを推定するために使用される統計的アプローチについて詳しく説明します。
     
    5: カルマン フィルタ: 多くの状態推定手法の基礎となるカルマン フィルタについて詳しく説明します。
     
    6: 共分散行列: 共分散行列と、フィルタリングにおける不確実性の定量化におけるその役割について説明します。
     
    7: 不確実性の伝播: 不確実性が時間の経過とともに伝播し、フィルタリングの精度にどのように影響するかを探ります。
     
    8: レーベンバーグ・マルクアートアルゴリズム: 非線形最小二乗問題を最適化するこのアルゴリズムを紹介します。
     
    9: 信頼領域: パラメータ推定値の精度を定量化する統計領域について説明します。
     
    10: 非線形回帰: 最適化手法を使用して非線形モデルをデータに適合させる方法に焦点を当てます。
     
    11: 推定理論: フィルタの設計と分析を理解するために不可欠な、推定の背後にある理論を提供します。
     
    12: 一般化最小二乗: 不均一分散がある場合の回帰問題を解決するための一般化されたアプローチについて説明します。
     
    13: フォン・ミーゼス・フィッシャー分布: 高次元の方向データに役立つこの確率分布を紹介します。
     
    14: アンサンブル カルマン フィルタ: 大規模な非線形システムに適したカルマン フィルタのバリエーションを探ります。
     
    15: フィルタリング問題 (確率過程): 動的システムのランダム プロセスにフィルタリングを適用する方法について詳しく説明します。
     
    16: gps/ins: 正確なナビゲーションと推定のための gps と慣性航法システムの統合について説明します。
     
    17: 線形最小二乗法: 線形回帰問題を解くための最小二乗法について説明します。
     
    18: 対称性保持フィルター: ロボット工学で重要な、システムの対称性を保持するように設計されたフィルターを紹介します。
     
    19: 不変拡張カルマンフィルター: 非線形システムで不変性を維持する ekf のバリエーションについて説明します。
     
    20: 無香料変換: 非線形モデルの状態推定を改善するための手法である無香料変換について説明します。
     
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