詳解 確率ロボティクス Pythonによる基礎アルゴリズムの実装 (KS理工学専門書)

著者 : 上田隆一

• 講談社 (2019年10月27日発売)

作品紹介・あらすじ

僕たちは、こんな本を待っていた。
Sebastian Thrunらの名著『確率ロボティクス』（マイナビ）の翻訳者であり、
同分野の第一人者でもある、上田隆一氏が書き下ろす至極の入門書！
　
・理論→実装という一貫した流れで、丁寧に解説。まさにバイブル！
・Jupyter Notebook対応だから、すぐに実践できる！
・コードはGitHubで全部公開！

【第1章「はじめに」より抜粋】
　本書は、確率をロボットの認識機能や制御に用いることを考える分野「確率ロボティクス」の入門書です。ロボットの開発者、研究者になるには機械、計算機、制御に関する勉強も必要なうえ、上記のような状況なので、確率論、統計学の理解も重要になってきていま。たくさん勉強しなければならないので「手短に」といいたいところですが、確率というものに実感がもてるまでには頭の訓練が必要です。
　筆者は学生のとき、確率に対する実感を養うために（実際は家賃込みの月6万円の仕送りを増やすために）、学生寮、後楽園、高田馬場あたりの「現場」でかなりの訓練をして仕送りを減らしていましたが、そちらをおすすめするわけにはいきません。そこでロボティクスでよく使われるアルゴリズムを書いて動かしてもらい、実感をもってもらおうと企画したのが本書です。

【主な内容】

第1部　準備
第1章　はじめに
第2章　確率・統計の基礎
第3章　自律ロボットのモデル化
第4章　不確かさのモデル化

第2部　自己位置推定とSLAM
第5章　パーティクルフィルタによる自己位置推定
第6章　カルマンフィルタによる自己位置推定
第7章　自己位置推定の諸問題
第8章　パーティクルフィルタによるSLAM
第9章　グラフ表現によるSLAM

第3部　行動決定
第10章　マルコフ決定過程と動的計画法
第11章　強化学習
第12章　部分観測マルコフ決定過程

付録A　ベイズ推論によるセンサデータの解析
付録B　計算

感想・レビュー・書評

[北海道大学工学研究院中央図書室さんの感想 · 2022年3月15日]

【電子ブックへのリンク先】
https://elib.maruzen.co.jp/elib/html/BookDetail/Id/3000090557
※学外から利用する場合は、以下のアドレスからご覧ください。（要ログイン）
https://www.lib.hokudai.ac.jp/remote-access/?url=https://elib.maruzen.co.jp/elib/html/BookDetail/Id/3000090557

[bl-iirさんの感想 · 2020年11月3日]

https://bookclub.kodansha.co.jp/product?item=0000276064
https://b.ueda.tech/?page=lnpr

[fraserlibさんの感想 · 2019年11月20日]

請求記号　548.3/U 32

著者プロフィール

「シェル芸」という言葉を作った人。本業はプログラミングの得意（自称）なロボット工学の研究者。ロボットサッカーの競技者で某国立大の教員だったが、現場経験がないとプログラミングは語れないと思って（あと、大学がいろいろ面倒くさいと思って）研究を中断し、4年半、ロボットとは無関係の企業システムを手がける企業に勤務。現在は千葉工業大学の教員。企業時代から執筆活動を始めてシェル芸と本業両方で著書多数。GitHub（https://github.com/ryuichiueda）では自作のシェルやBash製のCMS、ワンライナー用のPythonラッパーであるopy、その他ロボット用のプログラムを公開している。

「2021年 『1日1問、半年以内に習得　シェル・ワンライナー160本ノック』 で使われていた紹介文から引用しています。」