확률론적 로보틱스

이번에 본 책은 확률론적 로보틱스

세바스찬 스런이 쓴 책인데 몇 년전에 번역서가 나왔었는데 보게 되었다.

 

이전에도 번역서 나오기전에 slam 공부한답시고

이 책을 억지로 봤었는데, 영어 잘 이해가 되질 않아서 번역하면서 보곤 했었다.

맨 처음에는 조건부 확률도 넘어가질 못했었지만

마지막으로 내가 본게 EKF SLAM인가 패스트 슬렘까지 봤었는데

 

당시에는 정보필터나 그래프 슬램 같은 내용들은 패스하고

원서를 어쩔수 없는 상황에 계속 울면서 보곤 했엇다.

 

그치만 전에 봤을때보단 지금은

여전히 수학적 배경 지식이 갈길이 멀긴하지만 아는게 조금은 늘었고

이전에 여러번 보려고 시도하면서 익숙해진 덕분에

 

이 망할 책을 이렇게 편하게 본건 처음이다.

제대로 이해햇느냐 한다면 그런건 아니지만

 

아무것도 모르는 상태에서 책을 읽을땐 처음부터 모든 내용이 중요한것 처럼 느껴져서

뭐가 중한지 모르고 이해 안되면 넘어가지 못하고 억지로 끙끙대기보단

대략적인 컨셉만 크게 보면서 술술 넘아갈수 있었음

 

그렇다고 아예 이해못하고 넘기기만 했느냐기엔

여전히 이해 안되는 내용들도 많지만

전에 메트랩이든 파이썬 로보틱스로 따라하며 돌려본 적이 있어서

책에서 설명하는 내용들중 일부는 어떻게 동작하는지 대충 그림이 그려지더라

 

그리고 지금 볼땐 전에는 아무리 봐도 이해안됬던

정보 필터나 그래프 슬램 파트가 조금 눈에 들어왔다.

 

칼만 필터는 상태들을 평균과 공분산 모멘트 표현으로 나타내지만

정보 필터는 캐노니컬 표현이라 하는 정보 행렬과 정보 벡터롤 표현한다고 한다.

 

그래프 슬램은 희소 행렬로 표현되는데, 제약 조건을 최적화 시킨다는건 이전에도 알곤 있었지만 제약조건과 최적화라는게 잘 와닿지는 않았다.

그런데 지금보니 이 제약조건이 가우시안 함수 형태로 되어있으며, 최적화 킨다는게 모든 제약조건을 합쳐서 최소가 되게 하는 파라미터를 찾는거라고 하더라

 

이 책을 처음 봤던게 5년정도 됬는데 이렇게 편하게 볼수 있게되서 기쁘다.

역시 여러번 보는게 답인가 싶네

 

 

생각해보니 이게 번역서라 한글로 봐서 전보다 이해잘된것같기도하고

아무튼 원서인 probabilistic robotics는 pdf가 공개되어있으니

다음에 파이썬 로보틱스 하면서 같이 정리해보면 좋을듯 함

 

 

 

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확률론적 로보틱스 - 예스24