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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
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8 min
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2.3. Wheel encoders for a differential drive vehicle
-
Sciences de l’ingénieur
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8 min
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2.4. Sensor statistical models
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Sciences de l’ingénieur
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7 min
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2.5. Reminds on probability
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8 min
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2.6. The Bayes Filter
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12 min
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2.7. Grid Localization: an example in 1D
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9 min
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2.8. The Extended Kalman Filter (EKF)
