[Recenzja] Probabilistic Robotics (Sebastian Thrun) Streszczenie.

Probabilistic Robotics (Sebastian Thrun)

- Amazon Poland Store: https://www.amazon.pl/dp/0262201623?tag=9natreepoland-21
- Amazon Worldwide Store: https://global.buys.trade/Probabilistic-Robotics-Sebastian-Thrun.html

- Apple Books: https://books.apple.com/us/audiobook/the-all-in-one-agentic-ai-bible-the-practical-7/id1896262626?itsct=books_box_link&itscg=30200&ls=1&at=1001l3bAw&ct=9natree

- eBay: https://www.ebay.com/sch/i.html?_nkw=Probabilistic+Robotics+Sebastian+Thrun+&mkcid=1&mkrid=711-53200-19255-0&siteid=0&campid=5339060787&customid=9natree&toolid=10001&mkevt=1
- Czytaj więcej: https://polish.9natree.com/read/0262201623/

#filtrBayesa #lokalizacjaMonteCarlo #filtrycząsteczkowe #SLAM #modeleczujnikówiruchu #ProbabilisticRobotics

Probabilistic Robotics to podręcznik akademicki z dziedziny robotyki, sztucznej inteligencji i statystycznego uczenia maszynowego, napisany przez Sebastiana Thruna, Wolframa Burgarda i Dietera Foxa. Książka wyjaśnia, jak projektować roboty działające mimo niepewności wynikającej z niedoskonałych czujników, błędów ruchu oraz niepełnej wiedzy o otoczeniu. Jej głównym narzędziem jest wnioskowanie probabilistyczne, zwłaszcza filtr Bayesa i jego praktyczne przybliżenia. Autorzy łączą ścisłe wyprowadzenia matematyczne z pseudokodem, przykładami implementacyjnymi, ćwiczeniami i komentarzem inżynierskim. Omawiają lokalizację robota, modele czujników i ruchu, mapowanie, równoczesną lokalizację i budowę mapy, czyli SLAM, a także zagadnienia planowania i sterowania. Nie jest to popularnonaukowe wprowadzenie ani instrukcja budowy konkretnego robota. To systematyczny wykład wspólnego języka, który pozwala opisywać przekonania robota o świecie, aktualizować je po nowych obserwacjach i podejmować decyzje w warunkach ryzyka. Dzięki temu publikacja pozostaje ważnym punktem odniesienia dla autonomii mobilnej.