- Science Info Lycée Profs : conférences de formation des professeurs du secondaire en science informatique. (82)
- Colloquium Jacques Morgenstern : recherches en STIC - nouveaux thèmes scientifiques, nouveaux domaines d’application, et enjeux (57)
- Science Info Lycéens : contenus d'enseignements pour les lycéens en science informatique. (2)
- Forum des lauréats en informatique et mathématiques appliquées 2013 (11)
- Inria Joint Laboratory
- Les enjeux du Web 3.0 dans le secteur culturel (8)
- Colloque Interfaces (2)
- Cours en ligne
- Web sémantique et Web de données
- Bases de données relationnelles : comprendre pour maîtriser
- Bioinformatique : algorithmes et génomes
- Mobile Robots and Autonomous Vehicles
- Live Object Programming in Pharo
- 1 : Welcome on Board and Syntax Discovery (11)
- 2 : Pharo Syntax, Blocks and Inspector (16)
- 3 : Design, Class Methods and Collections (14)
- 4 : Inheritance & Lookup and Web Development (15)
- 5 : Exception, Debugging and Reflection (14)
- 6 : Rethink Lookup and Advanced Object-Oriented Design (12)
- 7 : More on Object-Oriented Design and Testing (11)
- Code-Based Cryptography
- Binaural Hearing for Robots
- Internet Measurements: a Hands-on Introduction
- Bioinformatics: Genomes and Algorithms
- Accessibilité numérique
- Introduction to a Web of Linked Data
- Rencontres autour d'un sujet scientifique : Unithé ou café
- Séminaires scientifiques
- ERC Nemo
Inria
2. Bayes and Kalman Filters
Contents of this second part:
2.1. Localization process in a
probabilistic framework: basic concepts
2.2. Characterization of
proprioceptive and exteroceptive sensors
2.3. Wheel encoders for a
differential drive vehicle
2.4. Sensor statistical models
2.5. Reminds on probability
2.6. The Bayes Filter
2.7. Grid Localization: an example
in 1D
2.8. The Extended Kalman Filter (EKF)
-
Sciences de l’ingénieur
Vidéocours
9 min
LABEL UNT
2.1. Localization process in a probabilistic framework: basic concepts
-
Sciences de l’ingénieur
Vidéocours
9 min
LABEL UNT
2.2. Characterization of proprioceptive and exteroceptive sensors
-
Sciences de l’ingénieur
Vidéocours
8 min
LABEL UNT
2.3. Wheel encoders for a differential drive vehicle
-
Sciences de l’ingénieur
Vidéocours
8 min
LABEL UNT
2.4. Sensor statistical models
-
Sciences de l’ingénieur
Vidéocours
7 min
LABEL UNT
2.5. Reminds on probability
-
Sciences de l’ingénieur
Vidéocours
8 min
LABEL UNT
2.6. The Bayes Filter
-
Sciences de l’ingénieur
Vidéocours
12 min
LABEL UNT
2.7. Grid Localization: an example in 1D
-
Sciences de l’ingénieur
Vidéocours
9 min
LABEL UNT
2.8. The Extended Kalman Filter (EKF)
