Acabei de encontrar este MOOC "Navegação Autônoma de Robôs Voadores" ( https://www.edx.org/course/autonomous-navigation-flying-robots-tumx-autonavx-0 ). No curso, os instrutores ensinam aos participantes como programar (em python) um robô voador para navegação autônoma, explorando estatísticas bayesianas para estimativa de estados e outras técnicas úteis (por exemplo, filtragem Kalman da entrada de sensor com ruído). O bom é que o código que se escreve em sala de aula é utilizável para alguns robôs voadores disponíveis no mercado, para que mais tarde possamos brincar mais com isso e procurar possibilidades de como melhorar a estimativa do estado bayesiano.
Para o Notebook Ipython "Programação Probabilística e Métodos Bayesianos para Hackers", também posso recomendá-lo. Não encontrei uma introdução tão acessível e abrangente antes e realmente aprendi muito em um tempo relativamente curto!