Robot Localization with Python and Particle Filters
15件の評価

Code a particle filter from scratch in Python and use it to solve the robot localization problem.
15件の評価
Code a particle filter from scratch in Python and use it to solve the robot localization problem.
In this one hour long project-based course, you will tackle a real-world problem in robotics. We will be simulating a robot that can move around in an unknown environment, and have it discover its own location using only a terrain map and an elevation sensor. We will encounter some of the classic challenges that make robotics difficult: noisy sensor data, and imprecise movement. We will tackle these challenges with an artificial intelligence technique called a particle filter. By the end of this project, you will have coded a particle filter from scratch using Python and numpy. Note: This course works best for learners who are based in the North America region. We’re currently working on providing the same experience in other regions.
Particle Filter
Artificial Intelligence (AI)
localization
Robotics
Numpy
ワークエリアを使用した分割画面で再生するビデオでは、講師がこれらの手順を説明します。
Load a map from file
Control robot movement
Initialize a particle filter
Sense the terrain elevation
Resample the particle filter
ワークスペースは、ブラウザに完全にロードされたクラウドデスクトップですので、ダウンロードは不要です
分割画面のビデオで、講師が手順ごとにガイドします
RJにより
2021年9月13日Very detailed course on particle filter. Gave me a clarity on the subject!
ガイド付きプロジェクトを購入することによって、ガイド付きプロジェクトを完了するために必要なものすべてが得られます。これには、開始する必要のあるファイルとソフトウェアを含むWebブラウザを介したクラウドデスクトップワークスペースへのアクセスの他、専門家によるステップバイステップのビデオ講座が含まれます。
ワークスペースにはラップトップまたはデスクトップコンピューターに適したサイズのクラウドデスクトップが含まれているため、モバイル機器ではガイド付きプロジェクトを使用できません。
ガイド付きプロジェクトの講師は、プロジェクトのスキル、ツール、またはその分野での経験があり、知識を共有して世界中の何百万人もの受講生に影響を与えるたことに情熱を持つ専門家です。
ガイド付きプロジェクトから作成したファイルをダウンロードして保持できます。そのためには、クラウドデスクトップにアクセスしているときに「ファイルブラウザ」機能を使用できます。
ガイド付きプロジェクトは払い戻しの対象外です。すべての返金ポリシーを表示する。
ガイド付きプロジェクトには学費援助が利用できません。
ガイド付きプロジェクトでは監査を使用できません。
ページの上部で、このガイド付きプロジェクトの経験レベルを押して、知識の前提条件を表示できます。ガイド付きプロジェクトのすべてのレベルで、インストラクターがステップバイステップでご案内します。
はい。ガイド付きプロジェクトを完了するために必要なものはすべて、ブラウザで利用可能なクラウドデスクトップで利用できます。
分割画面環境でタスクをブラウザで直接完了することで学習できます。画面の左側で、ワークスペースでタスクを完了します。画面の右側で、講師がプロジェクトをステップごとにガイドします。
さらに質問がある場合は、受講者ヘルプセンターにアクセスしてください。