Unit 11 04.mp4 Localization Problem Examples.mp4 knowitvideos English Russian

Unit 11 04.mp4 Localization Problem Examples.mp4YouTube↗ IA↗(long shot)
Film & Animation 10.3K views 32 likes 1 dislikes 11 Nov 2011

knowitvideos 11.8K subscribers N/A YouTube↗

Click to Play Video

[Thrun] What's shown here is the tour guide robot that I showed you earlier,

Вот здесь вы видите робота-экскурсовода, которого я вам уже раньше показывал,

but now I'll talk about the what's called localization problem--

но теперь мы поговорим о так называемой проблеме локализации -

the problem of finding out where in the world this robot is.

задаче по нахождению местоположения робота в пространстве.

This problem is important because to find its way around the museum

Эта проблема важна, потому что для того, чтобы робот мог ориентироваться в музее

and to arrive at exhibits of interest, it must know where it is.

и находить нужные экспозиции, он должен знать, где он находится.

The problem with this problem is that it doesn't have a sensor that tells us where it is.

Проблема с этой задачей заключается в том, что у робота нет никакого сенсора, который бы ему говорил, где он находится.

Instead, it's given what's called range finders.

Вместо этого у него есть искатели пространства.

These are sensors that measure distances to surrounding objects.

Это такие сенсоры, которые измеряют расстояния до окружающих объектов.

It's also given the map of the environment,

У него в распоряжении также есть карта местности,

and it can compare these range finders measurements with the map of the environment

и он может сравнивать параметры, получаемые от искателей пространства, с картой местности,

and infer from that where it might be.

и строить предположения о том, где он может в данный момент находиться.

The process of inferring the hidden state of the robot's location from the measurements,

Процесс определения скрытого состояния местоположения робота на основе параметров

the range sensor measurements, that's the problem of filtering.

сенсоров пространства называется задачей фильтрации.

And the underlying model is exactly the same I showed you before.

И модель, лежащая в ее основе, точно такая же, какую я вам уже показывал ранее.

It's a hidden Markov model where the state is the sequence of locations

Это скрытая марковская модель, где состояние - это цепочка местоположений,

that the robot assumes in the museum

в которых робот оказывается в музее,

and the measurements is the sequence of range measurements it perceives

а параметры - это цепочка пространственных параметров, которые он получает

while it navigates the museum.

в процессе перемещения по музею.

A second example is the underground robotic mapping robot

Второй пример - робот, составляющий карты под землей,

which has pretty much the same problem--finding out where it is--

который в принципе решает ту же самую задачу - определить свое местонахождения -

but now it is not given a map; it builds the map from scratch.

но в этом случае у него нет карты; он строит карту с нуля.

What this animation here shows you is a so-called particle filter applied to robotic mapping.

То, что вы видите здесь на этом анимационном видео, это так называемый фильтр частиц, использующийся для автоматического построения карты.

Intuitively--what you see is very simple--

С точки зрения интуиции все, что вы видите, довольно просто -

as the robot transcends into a mine, it builds a map.

робот спускается в шахту и по ходу строит карту этой шахты.

But the many black lines are hypotheses on where the robot might have been

Но вот эти множества черных линий - это гипотезы того, где робот возможно находился

when building this map.

когда он строил эту карту.

It can't tell because of the noise in its motors and in its sensors.

Он не может определить точное местоположение из-за помех от шума своего мотора и помех от сенсоров.

As the robot reconnects and closes the loop in this map,

Когда робот проходит весь путь и замыкает круг на карте,

one of these black what we call particles in the trade--

одна из этих черных частиц, как их называют в нашей среде -

one of these black hypotheses are being selected as the best one,

одна из этих черных гипотез выбирается в качестве лучшей,

and by virtue of having maintained many of those, the robot is able to build a coherent map.

и благодаря тому, что робот построил такое большое количество этих гипотез, он теперь способен составить адекватную карту.

In fact, this animation was a key animation in my job talk

По правде говоря, это анимационное видео было моим главным козырем,

when I applied to become a professor at Stanford University.

когда я устраивался на работу профессором в Стэнфордский Университет.

Here is one final example I'd like to discuss with you which is called speech recognition.

И вот последний пример, который я хотел бы обсудить с вами, он называется - распознавание речи.

If you have a microphone that records speech

Если у вас есть микрофон, который записывает речь,

and you want to make your computer recognize the speech,

и вы хотите, чтобы ваш компьютер распознавал эту речь,

you will likely come across hidden Markov models.

вы скорее всего столкнетесь со скрытыми марковскими моделями.

This is a typical speech signal over here.

Вот вам пример типичного речевого сигнала.

It's an oscillation for the words "speech lab" which I borrowed from Simon Arnfield.

Это осциллограмма слов "speech lab" (лаборатория речи), которую я позаимствовал у Саймона Арнфилда (Simon Arnfield).

And if you blow up a small region over here, you'll find that there is an oscillation,

И если вы увеличите вот этот маленький отрезок здесь, вы увидите график колебаний,

and this oscillation in time is the speech signal.

и эти колебания во времени представляют собой речевой сигнал.

What speech recognizing systems do is they transform this signal over here

Системы распознавания речи трансформируют вот этот сигнал

back into letters like "speech lab."

обратно в буквы слов "speech lab".

And you can see it's not an easy task.

И как вы можете видеть, это не простая задача.

There is some signal here.

Вот здесь есть некий сигнал.

The E, for example, is a certain shape.

Например, у звука E есть определенная форма.

But different speakers speak differently, and there might be background noise,

Но разные люди говорят по-разному, а также может присутствовать посторонний фоновый шум,

so decoding this back into speech is challenging.

и таким образом раскодирование этих сигналов и превращение их обратно в речь - сложный процесс.

There's been enormous progress in the field

Необычайный прогресс был достигнут в этом направлении

mostly due to hidden Markov models that have been researched for more than 20 years.

в основном благодаря скрытым марковским моделям, исследованиями которых наука занимается вот уже более 20 лет.

And today's best speech recognizers all use variants of hidden Markov models.

И сегодняшние лучшие программы распознавания речи все используют скрытые марковские модели.

So once again, I can't teach you everything in this class, but I'll teach you the very basics

Так что, даже несмотря на то, что я не могу научить вас и рассказать вам все в одной лекции, но я расскажу вам об основных принципах,

that you can apply to things such as speech signals.

которые можно применять к таким, например, случаям, как речевые сигналы.

Similar videos:

Gundarr (Ep 11): Skygoth (subtitulado al castellano)
daniborr
12.3K views 52 likes 5 dislikes 02 Jul 2012100% match

Gundarr (Ep 18): Pistol Passing (subtitulado al castellano)
daniborr
14.7K views 63 likes 2 dislikes 10 Aug 2012100% match

Unit 11 07.mp4 Markov Chain Question 2.mp4

8.9K views 9 likes 0 dislikes 11 Nov 2011100% match

Shift Happens 6.0
ctumini
21.6K views 38 likes 8 dislikes 31 Jul 2012100% match

Gundarr (Ep 15): Gundarr vs Toddy-The Fartening (subtitulado al castelllano)
daniborr
28.4K views 82 likes 11 dislikes 20 Jul 2012100% match

Unit 3 4 What We Learned

10.2K views 8 likes 0 dislikes 08 Oct 2011100% match

HeartMath - Intuitive Intelligence

39.8K views 0 likes 0 dislikes 02 Apr 2014100% match

CEOS Chatter
Fernando Garcia
1.3K views 2 likes 1 dislikes 14 Mar 2012100% match

Unit 2, Topic 25, A-Star Third Question ANSWER

20K views 15 likes 33 dislikes 05 Oct 2011100% match

Unit 3 6d Question

16.4K views 1 likes 0 dislikes 08 Oct 2011100% match

Mr. Peabody & Sherman
TheCaptionedInternet
43.6K views 74 likes 9 dislikes 03 Mar 2014100% match

0 views 0 likes 0 dislikes 05 Jun 2026100% match

Instrucciones para llorar, de Julio Cortázar
Inés Andrés
5.9K views 10 likes 0 dislikes 10 Jan 2012100% match

Amalia, Amelia y Emilia
Kuenta Libros
12.5K views 53 likes 38 dislikes 16 Jun 2012100% match

El superzorro
Kuenta Libros
9.1K views 16 likes 32 dislikes 10 Jun 2012100% match

Gundarr (Ep 25): Fish and Chumps (subtitulado al castellano)
daniborr
14.5K views 51 likes 3 dislikes 04 Oct 2012100% match

Recomendación kuentalibros - pizarra digital y niños con discapacidad auditiva
anitamc20
933 views 1 likes 0 dislikes 21 Dec 2012100% match

(ENG/CHI SUB) 140216 SM True Thailand Facebook EXO
Baby Xiumin
783 views 10 likes 0 dislikes 16 Feb 2014100% match

Unit 3 6 Cancer Quiz

15.8K views 6 likes 0 dislikes 08 Oct 2011100% match

MTV Iggy 2ne1
AsLadies2ne1Mexico
16K views 387 likes 3 dislikes 18 Dec 2012100% match

Unit 6 7b Spectral Clustering Algorithm

42.3K views 553 likes 9 dislikes 22 Oct 2011100% match

0 views 0 likes 0 dislikes 05 Jun 2026100% match

La double origine de l'être humain Part.1/2
Selim Aïssel
20.2K views 125 likes 16 dislikes 31 Jan 2013100% match

Gundarr (Ep 1): Crystal Whipped (subtitulado al castellano)
daniborr
16.1K views 62 likes 11 dislikes 21 Jun 2012100% match

Unit 3 10a Answer

13K views 23 likes 1 dislikes 08 Oct 2011100% match

La perte de contact avec le monde spirituel
Selim Aïssel
9.5K views 74 likes 2 dislikes 31 Jan 2013100% match

Gundarr (Ep 24): Can you fear me now? (subtitulado al castellano)
daniborr
8.2K views 36 likes 2 dislikes 27 Sep 2012100% match

TED & TEDx explained
Kyo young Chu
1.1K views 7 likes 0 dislikes 02 Apr 2012100% match

La maravillosa granja de Mc Broom
Kuenta Libros
11.2K views 20 likes 56 dislikes 19 Jun 2012100% match

Winnie the Witch 3
Pilar Moure
33.8K views 56 likes 5 dislikes 31 May 2013100% match

Settings Privacy About Contact Donate