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ロボティクスにおけるGNSS失敗学
RT @mu_meguro: 個人的には「ロボティクスにおけるGNSS失敗学 」を楽しみながら書きました.今まで文章化され難かったGNSSを利用するときの失敗例・ノウハウを載せたので,関係者にはぜひ読んで欲しい文章です. https://t.co/p5aoYjAD3M
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線形カルマンフィルタの基礎
https://t.co/RBSKTgQTen
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SLAM の現状と今後の展望
RT @ystk_hara: 以前書いた SLAM 解説論文が、J-STAGE のオープンアクセスで公開されました! https://t.co/kIi4XH10Eu
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ロバスト制御を学ぶための本(定評ある教科書・古典的書籍)
RT @ONEWAN: ロバスト制御を学ぶための本という2004年の論文があり、無料公開されていた。しかも、なんと次の記事が、グレブナー基底に関してだった。 https://t.co/MAjQHY7w7u
お気に入り一覧(最新100件)
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初学者向けROS2教材のサーベイ
英語が苦痛でなければ公式 https://t.co/3BzfTRAR8X 日本語がよければ近藤さんの本 https://t.co/U2o8kHtWUS C++ で深堀したければ鹿貫さんの本 https://t.co/E9nOYMcyH1 Python で深堀したければ出村先生の本 https://t.co/caGRgYl7Vy 上記以外を知りたければ出村先生の論文 https://t.co/J3iIeSSBKm https://t.co/o8VY8MD2aW
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現代制御理論とは何であったか
ここで阪大の藤崎先生による「現代制御理論とは何だったのか」という名解説記事へのリンクを貼るちゃんとした学術的アカウントがこちら https://t.co/8MF5b16kUy
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機械学習とシステム同定:動的システム学習研究の動向
昨日のMatlab ライトニングトークで「この方法(システム同定)はAIに含まれますか?」という質問ありましたが、そのあたりの議論は何年か前のSICE記事でも議論されてました(厳密には機械学習)。 この記事から4年経ったので。さらに境界が曖昧になっていると思います。 https://t.co/COcbroes2e
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Google Colaboratory を用いたAIエッジデバイス学習モデル構築に関する研究
https://t.co/pkK3cZPB3O Google Colaboratoryを用いたAIエッジデバイス学習モデル構築に関する研究 - M5StickVを使ってる。参考文献にBrownieとかからあげさんのブログが挙がってる #m5stack
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モデルと実対象の信号差を利用した制御
昨日ツイートした「外乱オブザーバは二自由度系の拡張?制御研究者から見ると内部モデル制御?」という議論。 類似制御の括りで「モデルと実対象の信号差を利用した制御」という記事でまとめられていた。各制御方法の細部は違うけど、リンクしてる部分が多い印象。 https://t.co/l4ICHhMXYl https://t.co/qOv3DCQR5G
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和文論文誌をいつまで続けるべきか
わあ出てる。 https://t.co/ieBSUqozfE 「和文論文誌をいつまで続けるべきか」 (副音声:今すぐ止めても良いのでは?) これは誰かに説得されるのであればそれはそれでよいと思っている意見なので、誰か僕に人工知能分野の和文論文誌の重要性を説いてください。
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2A1-V08 レーザスキャナの受光強度と局所形状に基づく特徴量を用いた路面属性の認識
原 祥尭, 坪内 孝司, 大島 章, "確率的に蓄積したスキャン形状により過去を考慮した Rao-Blackwellized Particle Filter SLAM", 2016. https://t.co/135tngMOpn 熊田 大輔, 原 祥尭+, "レーザスキャナの受光強度と局所形状に基づく特徴量を用いた路面属性の認識", 2015. https://t.co/oVcOvd6eLO
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確率的に蓄積したスキャン形状により過去を考慮したRao-Blackwellized Particle Filter SLAM
原 祥尭, 坪内 孝司, 大島 章, "確率的に蓄積したスキャン形状により過去を考慮した Rao-Blackwellized Particle Filter SLAM", 2016. https://t.co/135tngMOpn 熊田 大輔, 原 祥尭+, "レーザスキャナの受光強度と局所形状に基づく特徴量を用いた路面属性の認識", 2015. https://t.co/oVcOvd6eLO
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2A1-L09 教示再生による自律走行のためのROS stacksを活用した地図と経路の獲得(移動ロボットの自己位置推定と地図構築(1))
原 祥尭, 坪内 孝司, 油田 信一, "教示再生による自律走行のための ROS stacks を活用した地図と経路の獲得", 2012. https://t.co/3J7Lxt3zil 三澤 正志, 吉田 智章, 油田 信一, "自律的帰還機能を持つ荷物運搬用電動台車の開発", 2007. https://t.co/4dKln9k2F0
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自律的帰還機能を持つ荷物運搬用電動台車の開発
原 祥尭, 坪内 孝司, 油田 信一, "教示再生による自律走行のための ROS stacks を活用した地図と経路の獲得", 2012. https://t.co/3J7Lxt3zil 三澤 正志, 吉田 智章, 油田 信一, "自律的帰還機能を持つ荷物運搬用電動台車の開発", 2007. https://t.co/4dKln9k2F0
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定電圧振幅楕円に着目した新しい座標系を用いた永久磁石同期モータ駆動システムの高性能化に関する研究
私の書いた博士論文が大学よりダウンロード可能となりました!k12871_thesisよりどうぞ。ベクトル制御でないPMSM制御、dqでない座標系に詳しくなれます。 個人的な見どころは2.4節、2.8節です。 https://t.co/gepUvwkohE https://t.co/PGKSZ98yca
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パーティクルフィルタ : 基礎から最近の動向まで(<特集>システム同定と推定の最近の動向)
パーティクルフィルタ、これを読むんや https://t.co/zWV5HiU7af
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モデル予測制御の実システムへの応用に関する研究
モデル予測制御の実システムへの応用に関する研究: https://t.co/C6GFhxjunK
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DRC決勝戦における歩行安定化制御
HJB方程式からリッカチ方程式を導出する話は以下に書きました。 梶田「DRC決勝戦における歩行安定化制御」 2018 年 36 巻 2 号 p. 140-143 https://t.co/QWgfIgzvXI
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入力印加時刻を陽に考慮した非最小位相系の制御方策
入力印加時刻を陽に考慮した非最小位相系の制御方策 https://t.co/iK3KH4jpw5 SIN波、COS波に追従したいとき、信号が非最小位相になるタイミングで追従すれば追従誤差を小さくできることを示した論文。
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DARPAロボティクスチャレンジ決勝戦でのロボットシステム開発と教訓
去年書いたこの記事、そろそろPDFが一般にアクセス可能になる筈なんだけど・・・。 「DARPAロボティクスチャレンジ決勝戦でのロボットシステム開発と教訓」 日本ロボット学会誌 vol.34,no.6, 2016. https://t.co/qRAWS4y0lf
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センサネットワークにおけるSLAMを用いた位置推定実験
カルマンフィルタ、拡張カルマンフィルタ(EKF)、パーティクルフィルタ、EKF SLAM、FastSLAM。オンラインSLAM、完全SLAM。 / “Honbun-t3606u110.pdf” http://t.co/dQeed8Sjhp #画像処理
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