論文の概要: Principles of Robot Autonomy

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2608.03496v1
• Date: Tue, 04 Aug 2026 11:35:20 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-08-05 15:30:23.157832
• Title: Principles of Robot Autonomy
• Title（参考訳）: ロボット自律性の原理
• Authors: Daniele Gammelli, Joseph Lorenzetti, Katie Luo, Gioele Zardini, Marco Pavone,
• Abstract要約: スタンフォード大学で何十年にもわたって教えてきたこのテキストは、単一の概念的なフレームワークの中で近代的な自律スタックの中核的な要素を発展させている。 すべての主要なトピックは、手持ちのJupyterノートブックと実装駆動のエクササイズとペアリングされる。 その結果は、次世代の自律システムの設計、分析、貢献を望む人のための、原則付き、アクセス可能で、デプロイ対応の基盤になります。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.435762649930954
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Autonomous robots are moving rapidly from research labs into everyday life - on roads, in the air, in warehouses, and in space. Robot autonomy is no longer solely an academic pursuit, but a collection of mature, field-tested methods and tools that practitioners rely on in real-world deployments. This book offers a clear, unified introduction to the methods that make this possible. Built on decades of teaching at Stanford, the text develops the core elements of modern autonomy stacks within a single conceptual framework, bridging classical robotics and modern physical AI. Every major topic is paired with hands-on Jupyter notebooks and implementation-driven exercises, so readers build practical intuition alongside theoretical understanding. The result is a principled, accessible, and deployment-aware foundation for anyone seeking to design, analyze, or contribute to the next generation of autonomous systems. This is a comprehensive resource for students, engineers, and researchers entering one of today's fastest-growing fields.
• Abstract（参考訳）: 自律ロボットは、研究ラボから、道路、空中、倉庫、宇宙など、日常の生活へと急速に移行している。 ロボットの自律性はもはや学術的な追求ではなく、実践者が現実の展開に頼っている成熟したフィールドテストされた方法とツールの集合である。 この本は、これを可能にする方法の明確で統一的な導入を提供する。 スタンフォード大学で何十年も教えてきたこのテキストは、単一の概念的なフレームワークの中で近代的な自律性スタックの中核的な要素を開発し、古典的なロボティクスと近代的な物理的なAIをブリッジする。 主要なトピックはすべて、手持ちのJupyterノートブックと実装駆動のエクササイズと組み合わせられているため、読者は理論的理解とともに実践的な直感を構築することができる。 その結果は、次世代の自律システムの設計、分析、貢献を望む人のための、原則付き、アクセス可能で、デプロイ対応の基盤になります。 これは、今日の成長速度の速い分野に入る学生、エンジニア、研究者のための総合的なリソースである。

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