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확률론적 로보틱스 : 로봇공학의 기초부터 SLAM과 자율 주행까지
데이터 과학 시리즈(에이콘)1 ㅣ 볼프람 부르가트, 디터 폭스, 남궁영환 ㅣ 에이콘출판 ㅣ Probabilistic Robotics
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  • 발행일
2020년 06월 30일
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752page/188*235*42/1385g
  • ISBN
9791161754079/1161754075
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데이터 과학 시리즈(에이콘)(총79건)
컴퓨터 비전을 위한 다중 시점 기하학 2/e : 카메라를 위한 수학     58,500원 (10%↓)
컴퓨터 비전 5/e : 원리, 알고리듬, 응용     76,500원 (10%↓)
고객 리텐션의 전략 : 데이터를 통해 고객 이탈을 막아라     36,000원 (10%↓)
데이터의 미학 : 빅데이터 기술에서 데이터 과학자까지 데이터에 관한 모든 것     31,500원 (10%↓)
The R Book(한국어판) : R로 배우는 데이터 분석 기술     49,500원 (10%↓)
  • 상세정보
  • 수학 통계학 지식을 기반으로 하는 확률론적 로보틱스는 기존 로보틱스 연구의 한계를 극복하고자 새롭게 성장하고 있는 분야다. 이 책은 로보틱스 분야의 고전이라 할 수 있는 중요한 기술과 알고리즘을 종합적으로 소개한다. 탄탄한 수학 지식을 기반으로 각각의 개념을 깊이 있고 상세하게 설명한다. 또한 실제 환경에서 확률론적 로보틱스 연구 성과를 어떻게 적용할 수 있는지 이해할 수 있도록 풍부한 의사코드와 실제 시뮬레이션 결과도 제공한다. 로보틱스 전문가뿐만 아니라 데이터 과학자, 알고리즘 연구원, 지능형 소프트웨어 개발자에게도 매우 유용할 것이다.
  • ★ 이 책에서 다루는 내용 ★ 확률론적 로보틱스는 불확실성에도 불구하고 인식과 제어에 관심을 갖는 로보틱스 분야에서 새롭게 성장하는 분야다. 수학 통계 분야를 기반으로 하는 확률론적 로보틱스는 실제 상황에서 로봇이 더욱 견고해지게 한다. 이 책은 로보틱스 분야의 풍부한 기술과 알고리즘을 소개한다. 모든 알고리즘은 하나의 포괄적인 수학 내용을 기반으로 한다. 각 장에서는 의사코드, 상세한 수학 유도, 실무자 관점에서의 토론, 광범위한 연습문제, 수업 프로젝트 목록에서의 구현 사례를 제공한다. ★ 이 책의 대상 독자 ★ 학생, 연구원, 실무자를 대상으로 한다. 로봇을 만드는 모든 사람이 소프트웨어를 개발해야 한다고 생각하므로 이 책의 내용은 모든 로보틱스 학자와도 관련이 있다. 또한 응용 통계학자 및 로보틱스 분야 외의 실제 센서 데이터와 관련된 사람에게도 유용할 것이다. 다양한 기술 배경을 가진 광범위한 독자를 대상으로, 가능한 한 스스로 공부할 수 있도록 집필했다. 선형 대수와 기본 확률 및 통계에 관한 사전지식이 있다면 이 책을 읽는 데 도움이 될 것이다. 확률의 기본 법칙에 관한 입문서를 포함했으며 전반적으로 고급 수학 기법은 가급적 사용하지 않았다 ★ 지은이의 말 ★ 새로운 로보틱스 분야를 포괄적으로 소개한다. 확률론적 로보틱스는 인식, 제어와 관련된 로보틱스의 하위 분야다. 이는 정보를 표현하고 의사결정을 내리는 통계 기술에 의존한다. 이렇게 해서 대부분의 현대 로보틱스 애플리케이션에서 발생하는 불확실성을 수용한다. 최근에는 확률론적 기술이 로보틱스에서 알고리즘 설계의 지배적인 패러다임 중 하나가 됐다. 이 책은 로보틱스 분야의 주요 기술에 관한 포괄적인 소개를 제공하며 알고리즘에 중점을 두고 있다. 모든 알고리즘은 베이즈 규칙과 베이즈 필터라는 임시 확장을 기반으로 하며, 통합 수학 프레임워크는 확률론적 알고리즘의 공통점이다. 이 책을 쓰면서 가능한 한 기술적으로 완벽해지려고 노력했다. 각 장에서는 하나 이상의 주요 알고리즘을 설명하는데, 각 알고리즘은 다음 네 가지를 제공한다. (1) 의사코드의 구현 예 (2) 다양한 가정을 명시적으로 만드는 첫 번째 원칙으로부터 완전한 수학적 유도 (3) 책에서 제시된 알고리즘의 이해를 돕는 경험적 결과 (4) 실무 관점에서 각 알고리즘의 강점과 약점 설명 수학적 유도 과정은 필요 없을 경우 건너뛰어도 괜찮지만 꾸준히 읽지 않으면 책 내용을 소화하기 어려울 수 있다. 이 책을 열심히 공부해서 이 주제를 피상적이고 비수학적인 표현으로 전달하는 것보다 훨씬 더 깊이 있게 이해할 수 있기를 바란다. ★ 옮긴이의 말 ★ 2020년 현재 인공지능, 머신러닝, 딥러닝은 모든 분야에서 엄청난 성과를 만들어내고 있습니다. 불과 몇 년 전만 해도 딥러닝, 머신러닝이 컴퓨터 비전, 이미지 분석, 자연어 처리 등에서 제한적인 결과만 얻는 수준이었음을 생각하면 놀라울 따름입니다. 한편 자율 주행 차량 분야 역시도 인공지능과 딥러닝 등을 활용하는 대표적인 분야 중 하나일 것입니다. 이런 것들에서 연상되는 인공지능, 머신러닝, 딥러닝, 강화학습 등을 가장 잘 적용할 수 있는 분야 중 하나로 로보틱스가 있습니다. 로보틱스에서도 기존의 한계를 극복하기 위한 성과를 만들어내고 변화무쌍한 실제 환경에서 좀 더 똑똑하게 적응하고자 많은 양의 데이터와 고도의 수학, 통계학, 알고리즘 기법들이 동원되고 있습니다. 즉, 훨씬 복잡한 환경에서 각종 상황 파악을 기반으로 최적의 액션을 선택하게 하려면 이들을 수학적으로 모델링하고, 논리적...
  • 1부. 기초 01. 소개 1.1 로보틱스 분야의 불확실성 1.2 확률론적 로보틱스 1.3 시사점 1.4 이 책의 구성 1.5 확률론적 로보틱스 강의를 위하여 1.6 참고문헌 02. 재귀 스테이트 추정 2.1 개요 2.2 확률의 기본 개념 2.3 로봇 환경의 인터랙션 2.3.1 스테이트 2.3.2 환경 인터랙션 2.3.3 확률론적 생성 법칙 2.3.4 빌리프 분포 2.4 베이즈 필터 2.4.1 베이즈 필터 알고리즘 2.4.2 예제 2.4.3 베이즈 필터의 수학적 유도 2.4.4 마르코프 가정 2.5 표현과 계산 2.6 요약 2.7 참고문헌 2.8 연습문제 03. 가우시안 필터 3.1 개요 3.2 칼만 필터 3.2.1 선형 가우시안 시스템 3.2.2 칼만 필터 알고리즘 3.2.3 칼만 필터의 상세 설명 3.2.4 칼만 필터의 수학적 증명 3.3 확장형 칼만 필터 3.3.1 선형화 작업의 필요성 3.3.2 테일러 전개를 통한 선형화 3.3.3 EKF 알고리즘 3.3.4 EKF의 수학적 유도 3.3.5 실제 활용 시 고려사항 3.4 분산점 칼만 필터 3.4.1 분산점 칼만 필터를 통한 선형화 작업 3.4.2 UKF 알고리즘 3.5 정보 필터 3.5.1 캐노니컬 파라미터 3.5.2 정보 필터 알고리즘 3.5.3 정보 필터 알고리즘의 수학적 유...
  • 볼프람 부르가트, 디터 폭스 [저]
  • 남궁영환 [저]
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