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MOOC Roboticsコース

今後数年間で、労働市場全体が認識できず、取り返しのつかないほど変化するでしょう。

ロボットは、農業、貿易、製造の人々に取って代わります。 道路の清掃、倉庫ローダーの管理、収穫機とバスの組み合わせ、スーパーマーケットの棚にヨーグルトの缶を置いたり、火を消したり、自然災害をなくしたり、高齢者や病人を世話したりするような、一見「人間」の仕事を引き受けます。

たとえば、農業では、移動ロボットが特定の植物に投与または施肥し、その状態を視覚的に分析し、畑の雑草を取り除き、給油とメンテナンスを中断して24時間365日作業することができます。

ロボット工学の導入により、これらの分野の労働生産性が数倍向上し、ビジネスのコストが数倍削減され、スキルの低い人材が大幅に削減されます。

労働市場の変化は、蒸気エンジン、機械化された織機またはコンピューターの生産への導入により発生したものよりもはるかに大きくなります-労働年齢のかなりの数の人々は、その低い資格のために、原則として仕事を得る可能性なしに雇用ライン以下になります。

結果によって「黒字」になる唯一の業界は、ロボットの開発、生産、プログラミング、メンテナンスです。

先ほどのDARPAグランドチャレンジやDARPAアーバン チャレンジなどのオープンDARPAロボットチャレンジコンテストは、現代のロボットがどこで、どのペースで動いているのかを明確に示しています。

注では、MOOCプラットフォームで現在利用可能なロボット工学のコースを簡単に説明したいと思います。

だから、難易度の高い順に。

移動ロボットの制御


Control of Mobile RobotsコースはCourseraプラットフォームで利用でき、ジョージア工科大学（GT）によって提供されます。

前提条件-線形代数とMATLAB （実用的な問題を解決したい場合）。

講師のマグナス・エゲルシュテット博士（マグナス・エゲルシュテット）。

エガーシュテット博士の助手であるジャン・ピエール・デ・ラ・クロワは、 NASAジェット推進研究所のロボシミアンチームの一員として、 DARPAロボットチャレンジに参加しました（彼らは独自の設計のロボットを使用して5位になりました）。

このコースは、 MATLABで実行される講義とセミナー、テスト、および実際のタスクで構成されています。 ツールボックスの特性により、 Octaveは機能しません。MATLABが必要です。

このコースの追加のボーナスは、 SparkFunの Magicianシャーシで自分のロボットを組み立てる機会です 。

このコースでは、必要なスペアパーツのリストとサプライヤーの座標、ビデオの組み立て説明書を提供します。 自己組み立て式モバイルロボットのコンピューティングプラットフォームとして、 BeagleBone Blackが使用されています。

コースセクション：


コースの2回目の実行は2014年に終了し、現在のステータスは「アーカイブ」になっていますが、サブスクライブして、すべての講義とセミナーを表示し、制御の質問に答えることができます。 検証は機能しますが、推定値を取得できません。 MATLABの実際の問題を解決することの正確さも機能します。

コースは2つのシーズン（2013年と2014年）で行われました。 Egerstedtの統計によると、2013年にコースに登録した40,000人のうち、最初の1週間後に20,000人以上が「退学」し、5,000人以上がコースを無事に修了しました。 結果は、技術コースだけでなく、「MOOCの平均」を大きく上回りました。

私の意見では、コースは非常に単純化されています。 これが行われた理由は、「フィニッシャー」の数を人為的に増やしようとする可能性が最も高いからです。

コースには公式の本はありませんが、Egerstedtはフォーラムで2つを推奨しました。 フィードバックシステム： Aströmによる科学者とエンジニアの紹介、 Princeton University Pressの Murray（著者のサイトからリンクからダウンロード）およびFranklin Prentice Hallによる動的システムのフィードバック制御 、パウエル、エマミ・ナエイニ。

Courseraの ジョージア工科大学のすべてのコースのロゴとブランドグラフィックが更新されたため、おそらくコースが再開されます。

ロボット工学のための人工知能


ロボット工学のCS373人工知能コースは 、 Udacityプラットフォームで実行され、 コンピューターサイエンス（OMS CS）プログラムのオンラインマスターオブサイエンスの一部として、ジョージア工科大学（GT）から提供されたブランドです。

オンデマンドコース。

セバスチャン・スランのクラシック。

トランはスタンフォード大学チームのリーダーであり、 グランドチャレンジの優勝者であり、 アーバンチャレンジで2位の受賞者です（カーネギーメロン大学（CMU）からのトランの長年の「友人」のチームに負けました）。

「wiki」に関する記事は、これがどんな人なのか、そして彼の活動が全人類の進歩をどのように促進したのかを示しています。

前提条件-なし。 コースを完了するために必要なボリュームの線形代数、 Python 、確率理論について説明します。

研究されているもの：


コースの一部のセクションは、 MIT Pressの Thrun、Burgard、Fox Probabilistic Roboticsによる2006年の本に基づいています（初版のドラフトはGoogleでご覧いただけます）。

コースの形式は、 Udacityの 「専有」-講師と学生の間の「対話」のようなもので、講義中の教材の理解をチェックします。 Pythonでコース教材をプログラミングするためのテストの質問と演習。

コースの最後に、試験と実践的な作業があり、その結果を「スパイ」することはできません。

私の意見では、このコースの重大な欠点は、資料のプレゼンテーションの形式のために、自分が何をしているのかよく分からないことです。「木の後ろに森が見えない」ということです。 トランの本の存在は、それがなぜ必要なのか、そして最も重要なことには、どのように、そしてどこで実際に後で使用できるのかを正確に説明しようとしているものを明確にするのに大いに役立ちます。

2014年以降、 Udacityはこのコースを修了するための証明書の提供を停止しました。

このコースはブランド名が変更され、ジョージア工科大学（GT） がコンピューター科学におけるオンラインマスターオブサイエンス（OMS CS）プログラムの一環としてUdacityプラットフォームを通じて提供するリストに追加されました。

AUTONAVx飛行ロボットの自律航法


AUTONAVx飛行ロボットの自律航法コースは、 edXプラットフォームによって提供され、ミュンヘン工科大学の工科大学ミュンヘン工科大学によって開発されました 。

（当時）MTUの講師JürgenSturmは、現在はAppleの「娘」でありMTUのDaniel Cremers教授であるMetaio GmbHで働いています。

前提条件-線形代数、 Python 。

edXの統計によると、2014年の夏にコースに登録された約20,000人のうち、1,400人の学生が問題なく修了しました。

このコースを無事に完了したParrot AR.Drone quadrocopterの所有者は、その後プログラムを作成できると想定されています。

教えられていること：


JürgenSturmはMTUで動作しなくなったため、おそらく、コースは将来的に（もしあれば）再フォーマットされます。

コースの形式は、PowerPointプレゼンテーション、テストの質問、およびPythonでの実習です 。

Pythonでquadrocopterシミュレーターをダウンロードして、仮想クワッドのプログラミングを練習できます。

このコースは、MTUでのシュトゥルムの講義 、前述のTranの本、およびSpringer Computer VisionによるRichard Szeliskiの本：Algorithms and Applications に基づいており、 草案は著者のサイトからダウンロードできます。

私は個人的に、SturmがMTUのコンピュータービジョングループの科学者グループの科学的結果を発表した最後の講義に最も興味がありました。

コースは完了しましたが、すべてのタスクと講義が利用可能です。

ETHx自律移動ロボット


ETHx自律移動ロボットコースは、 edXプラットフォームで利用可能で、 チューリッヒのスイス高等技術学校 （EidgenössischeTechnische HochschuleZürich-ETH Zurich）によって開発されました。

オンデマンドコース-2015年12月まで。

前提条件-線形代数。

MATLABについての理解しやすい入門講義があり、コースを完了するために必要なすべてのことを100％カバーしています。

これは、 MIT Press、コースSiegwart、Nourbakhsh、およびScaramuzza Introduction to Autonomous Mobile Robots の著者による本の第2版に基づいています。 本全体は、コースの追加資料として写真のセットとして入手できます。

この本は賢明ですが、資料の一部が欠落しており、コースの一部のセクションでは講義を使用する方が良いです-特に、本には歩行ロボットと産業用マニピュレーターの数学的記述の特徴に関するものは何もありません。
カルマンフィルターコースの一部は、トランの本の対応する章に基づいています。

教えられていること：


この本は、ロボットのトピックに関する2011年の最新情報（書籍や記事）を含む詳細な参考文献が特に優れています。

本の両方の版は、pdf形式でGoogleにあります。

コースの形式：プレゼンテーションを読む形式の講義、制御に関する質問、およびSymbolicツールボックスを使用したMATLABの実践的な作業。

厳密に言えば、コースを受講するためにMATLABは必要ではなく、すべての決定をブラウザで直接確認できます。 質問とタスクを制御する回答の数は制限されていません。

講義資料は若干簡素化され、一部のセクションのコントロールペーパーのタスクは大幅に簡略化されています。

MATLABには追加のタスクがあります。

コースの結果によると、彼らはタスクの60％を完了したすべての人に参加証明書を与えることを約束しました。 edXから検証済みの証明書を取得するオプションがあります。

私の意見では、このコースの強みは、その可視性、それが基づいている本、およびコースの一般的な「研磨」です。

コースの作成者の1人であるPaul Furgaleは、当初、Appleで自動運転車のバージョンに取り組むチームに切り替えました。

ロボティクスの紹介


クイーンズランド工科大学（QUT）は、独自のedXのようなプラットフォームで、ピーターコーク教授によるロボット工学入門 （最初の週が始まった）とロボットビジョン （10月19日から始まる）の2つのコースを提供しています。

どちらのコースも、2011年にSpringer Robotics、Vision and Control：Fundamental Algorithms in MATLABで出版された彼の本に基づいています（現在、教授は新しい版を完成しています）。 本の一部は、コースの概要として教授から親切に提供されています。

この本はGoogleで見つけることができます。 私の意見では、理論の最小限の説明で、本は実用的な面-そのツールボックスを正しく使用する方法-に強くシフトしています。

本の参考文献には、ロボットトピックに関する現在の情報源（本と記事）が含まれています。

コースの形式は、 MATLABでのビデオ講義、制御質問、および課題です。

MathWorksは、コース期間中、 MATLABライセンスを提供します。

彼らは、 MATLAB - Machine Vision ToolboxとRobotics Toolboxのために彼が開発した独自のCorkツールボックスを使用します。

プレゼンテーションの主な強調点は、産業用ロボットです。

セクション：


追加のオプションは、 レゴマインドストームコンストラクターから独自のロボットマニピュレーターを組み立て、実用的なタスクを実行することです。

50％以下の結果を示したすべての人に証明書が約束されます。

ロボット力学と制御


edXプラットフォームでのソウル国立大学 （SNU）からの2部コース。

前半は2014年5月9日に終了し、 後半は2014年8月3日に終了しました。

講師のフランク・チョンウ・パーク。

edXのコースのステータスは 「Archival」ですが、それらを購読でき、すべての資料（管理作業の完了の検証を含む）が利用可能です。

このコースに満足しています。 正直に。 このような複雑な資料の明確なプレゼンテーションはあまり見られませんが、それは素晴らしい英国の教授と彼の微妙なユーモアのセンスによって促進されます。

コースの形式は、質の高い講義と制御質問への回答です。

コースの重点は、産業用ロボットのマニピュレーターの説明にあります。

セクション：


コースは、どうやら、将来の講師の本の一部に基づいています。 こちらおよびこちらのリンク「講義ノート」をクリックしてダウンロードできます。

以下の書籍が推奨されています。Craig John J. ロボット工学入門：機械と制御 、 Prentice Hallによる2004年の第3版、R。Murray、Z。Li、S。Sastry 1994 CRC Pressの ロボット操作の数学入門 - ダウンロード著者、M。Spong、S。Hutchinson、M。Vidyasagar Robot Modeling and Control 2006 from Wiley and B. Siciliano、L。Sciavicco、L。Villani、G.Oriolo Robotics：Modeling、Planning and Control 2008 from Springer 。

劣駆動ロボット


Underactuated Roboticsコースは、 edXプラットフォームで利用できます。

マサチューセッツ工科大学講師（MIT）Russ Tedrakeは、 DARPA Robotic ChallengeでTeam MITチームを率いました（ Google Atlasは6位になりました）。

コースは2014年12月19日に終了し、 edXのステータスは 「アーカイブ」ですが、サブスクリプションを申し込むことができ、すべての資料（管理作業の完了の検証を含む）が利用可能です。

コースの意味は、ロボットのダイナミクスを可能な限り効率的に使用して、たとえば移動性を高め、移動のエネルギーコストを削減することです。

コースのプログラムと参考文献のリストはこちらです。

すべての中で最も数学的に複雑です。 単純化されていませんが、このコースは、 MITでTedrakeが数年にわたって行った講義と、明らかに将来の本に基づいています。

前提条件：線形代数、数学的解析、ダイナミクス、線形および非線形システム、TAU、 MATLAB 。

教授自身のツールボックス-Drakeが使用されます。

Source: https://habr.com/ru/post/J265093/

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