机器人学：估计与学习课程介绍与评测

10 月 11, 2024 #Coursera, #不确定性, #动态系统, #在线学习, #地图绘制, #机器人学, #机器学习, #目标跟踪, #贝叶斯估计, #高斯分布

在当今科技飞速发展的时代，机器人技术逐渐成为各个领域的重要组成部分。《机器人学：估计与学习》是Coursera平台上一个非常有趣且实用的在线课程。本课程旨在帮助学员深入了解机器人如何能够从噪声传感器测量中确定其状态以及周围环境的特性。

课程的重点在于如何让机器人在变化的动态世界中融入不确定性，以进行估计和学习。课程内容包括概率生成模型、用于定位和绘图的贝叶斯过滤等多个主题。

**课程大纲概述：**
1. **高斯模型学习**
我们将学习高斯分布在机器人中的参数建模。高斯分布是最常用的连续分布，为估计不确定性和预测世界提供了有效的方法。从一维高斯分布开始，我们将逐步了解多元高斯分布，并扩展到使用“高斯混合模型”的概念。

2. **贝叶斯估计 – 目标跟踪**
我们将学习如何利用高斯分布跟踪动态系统。课程将详细讨论影响概率分布的动态系统，并探索线性卡尔曼滤波系统及非线性滤波系统。

3. **地图绘制**
本周我们将重点学习机器人地图绘制。我们将理解一种名为占用网格地图的算法，该算法基于测距数据进行绘图。随后，将介绍3D地图绘制。

4. **贝叶斯估计 – 定位**
我们将学习机器人定位。本周的目标是了解如何通过测距数据结合里程计读数来将机器人定位于地图上。此外，也会介绍3D定位。

总体来说，这门课程将为学习者提供深厚的理论基础和实际应用技能，适合对机器人技术感兴趣的人士。无论是机器人工程师还是机器人爱好者，都能在这里获得有价值的知识与经验。

通过本课程，学员们将能够理解如何让机器人在复杂环境中进行自我定位、绘制地图以及有效跟踪目标。