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Probabilistic Robotics (Intelligent Robotics and Autonomous Agents series) von [Thrun, Sebastian, Burgard, Wolfram, Fox, Dieter]

Probabilistic Robotics (Intelligent Robotics and Autonomous Agents series) [Print Replica] Kindle Edition

4.4 von 5 Sternen 5 Kundenrezensionen

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Produktbeschreibungen

Pressestimmen

"*Probabilistic Robotics* is a tour de force, replete with material for students and practitioners alike."--Gaurav S. Sukhatme, Associate Professor of Computer Science and Electrical Engineering, University of Southern CaliforniaPlease note: Arrived too late to appear on book jacket.

Kurzbeschreibung

Probabilistic robotics is a new and growing area in robotics, concerned with perception and control in the face of uncertainty. Building on the field of mathematical statistics, probabilistic robotics endows robots with a new level of robustness in real-world situations. This book introduces the reader to a wealth of techniques and algorithms in the field. All algorithms are based on a single overarching mathematical foundation. Each chapter provides example implementations in pseudo code, detailed mathematical derivations, discussions from a practitioner's perspective, and extensive lists of exercises and class projects. The book's Web site, www.probabilistic-robotics.org, has additional material. The book is relevant for anyone involved in robotic software development and scientific research. It will also be of interest to applied statisticians and engineers dealing with real-world sensor data.

Produktinformation

  • Format: Kindle Edition
  • Dateigröße: 17113 KB
  • Seitenzahl der Print-Ausgabe: 672 Seiten
  • Verlag: The MIT Press (19. August 2005)
  • Verkauf durch: Amazon Media EU S.à r.l.
  • Sprache: Englisch
  • ASIN: B00DJD9LXC
  • Text-to-Speech (Vorlesemodus): Nicht aktiviert
  • X-Ray:
  • Word Wise: Nicht aktiviert
  • Verbesserter Schriftsatz: Nicht aktiviert
  • Durchschnittliche Kundenbewertung: 4.4 von 5 Sternen 5 Kundenrezensionen
  • Amazon Bestseller-Rang: #224.884 Bezahlt in Kindle-Shop (Siehe Top 100 Bezahlt in Kindle-Shop)

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Kundenrezensionen

4.4 von 5 Sternen
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Top-Kundenrezensionen

Format: Gebundene Ausgabe
Großartiges, sehr verständliches Buch, in dem die Mitbegründer des überaus erfolgreichen Trends der "probabilistischen Robotik" einen gut verständlichen und umfassenden Überblick geben (S. Thrun hat beispielsweise gerade mit Stanley die DARPA Grand Challenge gewonnen). Alle Bereiche, in denen die prob. Robotik Anwendung findet, werden behandelt und unterschiedliche Ansätze zur Modellierung der Wahrscheinlichkeitsdichte so beschrieben, dass man sie dann auch implentieren kann. Das Buch gliedert sich in 4 Teile: Grundlagen, Lokalisierung, Kartierung, Planung und Steuerung.
Die einzenlnen Kapitel sind so strukturiert, dass zunächst die Konzepte erklärt werden und auf mathematische Herleitungen verzichtet wird. Diese finden sich dann in späteren Abschnitten und können zur Vertiefung genutzt werden. Ausserdem gibt es zu jedem Kapitel Übungsaufgaben und bibliografische Bemerkungen, in denen auf wichtige Leute und Arbeiten hingewiesen wird. Sehr schön an dem Buch ist auch, dass die Beispiele oft direkt aus den Veröffentlichungen der Autoren stammen.
Empfehlenswert für alle, die sich mit dem Thema beschäftigen wollen, aber auch durchaus interessant, wenn man sich schon auskennt und hier und da Wissenlücken schliessen möchte.
Das Englisch ist übrigens auch für nicht Muttersprachler gut zu verstehen und nie unnötig kompliziert.
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Format: Gebundene Ausgabe Verifizierter Kauf
Ich arbeite im Rahmen von zahlreichen Industrie/EU-Forschungsprojekten auf dem Gebiet der Positionierung mit Laserscannern für automotive Anwendungen. Ich habe zu Beginn der Arbeit recht viel Zeit benötigt, um mir einen Überblick über die Thematik zu verschaffen. Es gibt schließlich zahlreiche namhafte Konferenzen wie ICRA oder IROS und andere, bei denen solche Themen als Schwerpunkt behandelt werden. Leider ist die Flut und die Menge an Informationen und auch die Anzahl der veröffentlichen Papers und Journals so groß, dass man erst einmal schwer die essentiellen Ideen der Thematik herausfindet.

Dann fiel mir dieses Buch auf, als ich mich auf der Homepage von Sebastian Thrun informierte. Das Buch füllt zu 100% eine große Lücke in der Literatur, da es genau die Themen auf den Punkt bringt, die für die Positionierung, das Kartographieren und für Pfadplanung wichtig sind. Die grundlegende Ideen stehen verständlich in dem Buch. Natürlich ist ein gewisses mathematisches Vorwissen und auch Wissen zu Schätzverfahren usw. hilfreich, aber die Autoren führen auch das am Anfang ein. Was mir bei den drei Autoren (nicht nur bei diesem Buch, sondern auch bei den vielen sonstigen veröffentlichten Papern)positiv auffällt ist, dass sie die Thematik schön erklären und nicht Algorithmen in undurchdringlichen Schemabildern und Notationen verstecken, sondern - salopp gesagt - es einfach aufschreiben wie es ist. Das ist doch recht selten.

Der Literaturüberblick am Ende jedes Kapitels sucht seinesgleichen. Die Errate im Internet ist ebenfalls eine sehr gute Idee. Weiterhin bieten die Autoren Präsentationsmaterial auf der Homepage an.
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Format: Gebundene Ausgabe
Man merkt, dass das Buch von einem Experten auf diesem Gebiet geschrieben ist. Die Themen werden
fundiert behandelt. Dies Buch ist aber für Profis oder Universitäten. Für Hobbyisten sind die Themen
zu wenig praxisorientiert. Auch wenn alle Konzepte mit Pseudocodesektionen versehen sind, so sind diese
oft noch zu abstrakt für die Verwendung. Auch fehlen oft typische Kennzahlen oder Größen, zB wie typische
Parameter von Sensoren oder Karten aussehen. Ohne dieses Wissen, welches vermutlich ein Experte hat, ist die Theorie schwer in die Praxis umzusetzen. Dies ist schade, da der Autor, einen bis kurz davor hinführt.
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Von Lokalmatador am 16. Dezember 2014
Format: Gebundene Ausgabe
Alles in allem gibt dieses Buch eine gute Einführung in die Anwendung von Wahrscheinlichkeitstheorie (im speziellen Bayes) in der Robotik. Allerdings hätten sich die Autoren bei dem einen oder anderen Thema auch etwas kürzer fassen können. Weiters sollten sie sich angewöhnen, existierendes Wissen nicht als eigene Ergebnisse zu verkaufen, wie zB den Abschnitt "Planning and Control". Sollte man sich im Vorfeld schon mit Reinforcement Learning befasst haben, stellt man recht schnell fest, dass die Autoren hier dieselbe Idee, wenn auch nicht so ausführlich und ausgereift, beschreiben.

Als Nachschlagwerk allemal zu empfehlen, obwohl diverse Paper auch genügen, um sich das notwendige Wissen anzueignen.
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Format: Gebundene Ausgabe Verifizierter Kauf
Hat meinem Sohn im Studium (Umweltrobotik) sehr gute Dienste geleistet. Er findet das Buch empfehlenswert. Das Buch deckte inhaltlich alles das ab was man als Grundlage für diese Technik benötigt.
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