SLAMとは? - これだけは知っておきたい3つのこと
SLAM (Simultaneous Localization and Mapping, 自己位置推定と環境地図作成の同時実行) とは文字通り移動体の移動体の自己位置推定と環境地図作成を同時に行う技術の総称です。SLAMを活用することで、自動運転、自律移動ロボット（AGV）、ドローンなどをはじめとした移動体が未知の環境下での環境地図を作成し、自分がどこにいるのか、周辺がどうなっているのかを把握することができます。構築した地図情報を使って障害物などを回避しつつ、特定のタスクを遂行します。 SLAMを活用する上で知っておきたい3つのことについて解説していきます。 SLAMは技術的には古くから研究されていましたが、近年、コンピューターの性能が向上し、かつ、カメラやレーザーレンジファインダーなどのセンサーが低価格で入手可能になったことで、様々な分野に活用が広がっています。また、SLAMの特徴として
カルマンフィルタを避けてきた社会人プログラマが自動運転の勉強を始める際の最短経路 - Qiita
はじめに この記事は以下の超人気記事をインスパイアしています。 数学を避けてきた社会人プログラマが機械学習の勉強を始める際の最短経路 巷ではAIとか自動運転とか急に盛り上がりだして、SLAMいっちょやってみるかー、と手をだしたものの全く中身がわからず（カルマンフィルタの数式みても脳みそが詰む）、そうか僕には自動運転向いてなかったんだ、と白い目でプリウスを眺めている人がいたら、ちょっとこの記事を最後まで見るといいことが書いてあるかもしれません。 （なお、この記事にDeep Learningは含みません。） 対象 カルマンフィルタ/SLAMを勉強してみたいけど、勉強の仕方がわからないプログラマ そろそろ上司やらお客様から「自動運転の時代がくるよ？」とか言われそうな人 ROSをインストールしてTurtleBotとかGazebo動かしてみたけど、次なにすればいいかわからない人 この記事で行うこと
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