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CS 287: Advanced Robo2cs Fall 2013 Lecture 1: Introduc.on - PowerPoint PPT Presentation

CS 287: Advanced Robo2cs Fall 2013 Lecture 1: Introduc.on Pieter Abbeel UC Berkeley EECS www n h<p://www.cs.berkeley.edu/~pabbeel/cs287-fa13


  1. CS ¡287: ¡Advanced ¡Robo2cs ¡ Fall ¡2013 ¡ ¡ Lecture ¡1: ¡Introduc.on ¡ ¡ Pieter ¡Abbeel ¡ UC ¡Berkeley ¡EECS ¡ ¡ ¡ ¡ ¡

  2. www ¡ n h<p://www.cs.berkeley.edu/~pabbeel/cs287-­‑fa13 ¡ n [Step ¡through ¡webpage] ¡

  3. Remainder ¡of ¡Lecture ¡Outline ¡ n Ques.ons? ¡ n A ¡few ¡robo.c ¡success ¡stories ¡… ¡ ¡and ¡connec.ons ¡with ¡materials ¡covered ¡in ¡the ¡course ¡

  4. Driverless ¡Cars ¡ Darpa ¡Grand ¡Challenge: ¡First ¡long-­‑distance ¡driverless ¡car ¡compe..on ¡ n 2004: ¡CMU ¡vehicle ¡drove ¡7.36 ¡out ¡of ¡150 ¡miles ¡ n 2005: ¡5 ¡teams ¡finished, ¡Stanford ¡team ¡won ¡nova-­‑race ¡ n Darpa ¡Urban ¡Challenge ¡(2007) ¡ n Urban ¡environment: ¡other ¡vehicles ¡present ¡ n 6 ¡teams ¡finished ¡ ¡(CMU ¡won) ¡ ¡ ¡urban ¡challenge ¡ n Google ¡Autonomous ¡Cars ¡ ¡ n 2010: ¡Mountain ¡View ¡-­‑> ¡Santa ¡Monica; ¡>140,000 ¡miles; ¡Lombard, ¡Golden ¡Gate, ¡Tahoe, ¡ n Pacific ¡Coast ¡Highway ¡ 2012: ¡300K ¡miles ¡completed ¡autonomously ¡without ¡accident ¡ n Ernst ¡Dickmanns ¡/ ¡Mercedes ¡Benz: ¡autonomous ¡car ¡on ¡European ¡highways ¡ n Paris ¡highway ¡and ¡1758km ¡trip ¡Munich ¡-­‑> ¡Odense, ¡lane ¡changes ¡at ¡up ¡to ¡140km/h; ¡longest ¡ n autonomous ¡stretch: ¡158km ¡(1995) ¡ Maneuvers: ¡parking ¡ ¡ n Kalman ¡filtering, ¡LQR, ¡mapping, ¡terrain ¡& ¡object ¡recogni.on ¡ ¡

  5. Autonomous ¡Helicopter ¡Flight ¡ [Coates, ¡Abbeel ¡& ¡Ng] ¡ Kalman ¡filtering, ¡model-­‑predic.ve ¡control, ¡LQR, ¡system ¡ID, ¡trajectory ¡learning ¡

  6. Four-­‑legged ¡locomo.on ¡ [Kolter, ¡Abbeel ¡& ¡Ng] ¡ value ¡itera.on, ¡receding ¡horizon ¡control, ¡mo.on ¡planning, ¡inverse ¡reinforcement ¡ learning, ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡nolearning, ¡learned ¡

  7. Two-­‑legged ¡locomo.on ¡ [Tedrake ¡+al.] ¡ Policy ¡gradient ¡

  8. Mapping ¡ [Video ¡from ¡W. ¡Burgard ¡and ¡D. ¡Haehnel] ¡ “baseline” ¡: ¡Raw ¡odometry ¡data ¡+ ¡laser ¡range ¡finder ¡scans ¡

  9. Mapping ¡ [Video ¡from ¡W. ¡Burgard ¡and ¡D. ¡Haehnel] ¡ FastSLAM: ¡par.cle ¡filter ¡+ ¡occupancy ¡grid ¡mapping ¡

  10. Mobile ¡Manipula.on ¡ [Quigley, ¡Gould, ¡Saxena, ¡Ng ¡+ ¡al.] ¡ SLAM, ¡localiza.on, ¡mo.on ¡planning ¡for ¡naviga.on ¡and ¡grasping, ¡grasp ¡point ¡ selec.on, ¡visual ¡category ¡recogni.on ¡(speech ¡recogni.on ¡and ¡synthesis) ¡

  11. Mobile ¡Manipula.on ¡ [Mai.n-­‑Shepard, ¡Cusumano-­‑Towner, ¡Lei, ¡Abbeel, ¡2010] ¡ localiza.on, ¡mo.on ¡planning ¡for ¡naviga.on ¡and ¡grasping, ¡grasp ¡point ¡selec.on, ¡ visual ¡recogni.on ¡

  12. Why ¡a ¡Great ¡Time ¡to ¡Study ¡CS287 ¡ Advanced ¡Robo.cs? ¡ n Robo.c ¡hardware ¡is ¡gepng ¡in ¡great ¡shape, ¡exper.se ¡in ¡ algorithms+math+programming ¡are ¡limi.ng ¡factors ¡ n So ¡many ¡different ¡robo.c ¡systems, ¡yet ¡a ¡few ¡core ¡techniques ¡ are ¡(near-­‑)sufficient ¡to ¡rule ¡them ¡all ¡ n Probabilis.c ¡Reasoning ¡ n Op.miza.on ¡ n Applicability ¡of ¡these ¡techniques ¡extends ¡well ¡beyond ¡robo.cs ¡

  13. That’s ¡it ¡for ¡today ¡ n Star.ng ¡op.mal ¡control ¡on ¡Tuesday ¡ n Check ¡out ¡the ¡webpage! ¡ n Sign ¡up ¡on ¡piazza! ¡ n Come ¡talk ¡to ¡me ¡now ¡about ¡any ¡lingering ¡ques.ons ¡you ¡ might ¡have ¡

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