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)
前回の記事では、シンプルな正規分布に
従うセンサ値のモデル化とそれを計算する
Juliaサンプルコードについて紹介しました。
しかしながら実際は、こういった綺麗な
分布でモデル化できない複雑な現象も
沢山あります。
今回の記事では、複雑な分布を持つ
センサ値に対する前処理とモデル化、
ベイズの定理による原因推定を
行うJuliaサンプルコードについて紹介
します。
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)
前回の記事では、
センサ値の度数分布を可視化して、
平均値や分散、標準偏差を計算
するJuliaコードを紹介しました。
それに続いて今回は、
各センサ値の頻度から確率分布を
計算し、そこから確率モデルを導出、
可視化するJuliaコードについて
紹介します。
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)
前回の記事では、センサデータの値をざっくり
解析して概要を出力するJuliaコードについて
紹介しました。
それに引き続き今回は、センサ値をヒストグラムで
可視化し、そこから平均や標準偏差、分散を計算
するJuliaサンプルコードを紹介します。
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)
上記の書籍を参考に、Juliaコードにより
ロボティクスの技術を学べるプロジェクトを
前回記事からスタートしました。
今回からは書籍の第2章にあたる、確率と
統計の基礎について紹介していくとして、
まずはプロジェクト内で扱うセンサデータの
概要把握について解説します。
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)
ロボットの自律移動技術の基礎を
一から学び直したくて、千葉工業大学の
上田先生の著書である「詳解確率
ロボティクス」を読み始めました。
ただ、そのままPythonでコードを写経
しても面白くないと思ったので、
各コードをJuliaで翻訳するプロジェクトを
始めました。
まず今回は、本プロジェクトの始め方に
ついて説明します。
これまで、ソフト開発用の仮想環境を構築する際は
VirtualBoxを使っていましたが、構築後の仮想ディスクの
容量がかなり大きくなるので、共有や管理がしにくい
という問題がありました。
こういった課題を解決するために、今後の開発環境構築は
全てDockerを用いて行うことにしました。
今回はJuliaによるソフト開発用の仮想環境を
VSCodeとDockerの組合せで構築してみたので、
その手順について紹介します。
