カルマンフィルタの理論を学び直したくなった一環で、
1次元の車両位置を推定するという基本的なプログラムを
前回の記事で紹介しました。
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今回はその応用として、1次元の車両位置に加えて速度を
線形カルマンフィルタで同時に推定するPythonプログラム
を作ったので紹介します。
自分でも何故か分かりませんが、毎年一回は必ず
カルマンフィルタの理論を勉強し直したくなる事が
あります。
その度に書籍を読み返したり、サンプルプログラムを
実装したりして、「いろいろ忘れてるな」「実は理解
してなかったな」と感じるのがお決まりです。
なので、きっとこれからも定期的に学び直したくなる
ときが来ると思ったので、ブログにまとめておくことに
しました。
今回は最も基本的な問題である、線形カルマンフィルタで
1次元の自己位置推定を行うPythonプログラムを作ったので
紹介します。
自動運転システムを開発する企業の一つであるMobileyeが、
最近こちらのようなYouTube動画を公開しました。
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この動画は、Mobileyeの自動運転車の安全機能で採用される
予測モデルであるRSSについて詳しく解説するものであり、
音声、アニメーション、実際に自動運転車が動作する様子を
交えながら分かりやすく教えてくれます。
この動画を観てとても勉強になったので、内容を和訳して
その概要や要点を記事にまとめておこうと思います。
仕事で海外出張に行ったり、海外の協力企業と英語で会議をする
機会が多いので、英語の勉強(特にスピーキングとリスニング)は
日頃から継続的にやっているのですが、それと同時にエンジニア
でもあるので技術に関する勉強もしないといけません。
そういうときにおススメなのが、自動運転技術について英語で
解説くれている動画を視聴することで、両方を同時に学ぶという
方法です。
今回は、自分が今までYouTubeで見つけて視聴してきた、
自動運転技術と英語を同時に学ぶのにおススメの動画を
まとめて紹介しようと思います。
前回の記事で、自分が中国の企業からオファーを貰った際に、
どういった点について確認・交渉し、受諾の判断をしていたか
についてまとめました。
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確認と交渉の末、オファー内容についてお互いに合意し、受諾にまで
至れたら、次はいよいよビザの申請を行うことになります。
ビザを申請し取得できるまでにも、いくつかの面倒なステップを
クリアしていく必要があるので、今回の記事ではその詳細について
まとめようと思います。
前回の記事で、自分が転職活動時の面接やテストを受ける際に、
どのような対策をして本番に臨んでいたかをまとめました。
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書類選考から最終面接までの全ての選考をめでたくクリアできた
場合、ついに会社から採用オファーを貰える訳ですが、今度は
その内容について交渉するというイベントが発生します。
交渉のタイミングで内容をしっかり確認して、お互いに合意できた
上でオファーを受諾しないと、入社後に「話が違った」なんて事に
なりかねません。
そうならないために、自分が今回のオファー交渉を通じて重要だと
感じたポイントについて、今回はまとめようと思います。
前回の記事で、自分が中国へ行くための転職活動の間に、
求人をどのように探して、どのように応募していたかに
ついてまとめました。
今回の記事では、書類選考を通過して面接やテストを受ける
ことになった際にどのような対策をしていたかを詳細に
まとめようと思います。
