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4. Perception and Situation Awareness and Decision Making
Contents of this fourth part:
4.1. Robot Perception for
Dynamic environments: Outline & DP-Grids concept
4.2. Dynamic Probabilistic Grids – Bayesian
Occupancy Filter concept
4.3. Dynamic Probabilistic Grids – Implementation
approaches
4.4. Object level Perception functions (SLAM +
DATMO)
4.5. Detection and Tracking of Mobile Objects –
Problem & Approaches
4.6. Detection and Tracking of Mobile Objects –
Model & Grid based approaches
4.7. Embedded Bayesian Perception & Short-term
collision risk (DP-Grid level)
4.8. Situation Awareness – Problem statement &
Motion / Prediction Models
4.9. Situation Awareness – Collision Risk Assessment
& Decision (Object level)
-
Sciences de l’ingénieur
Vidéocours
8 min
LABEL UNT
4.1. Robot Perception for Dynamic environments: Outline & DP-Grids concept
-
Sciences de l’ingénieur
Vidéocours
8 min
LABEL UNT
4.2. Dynamic Probabilistic Grids – Bayesian Occupancy Filter concept
-
Sciences de l’ingénieur
Vidéocours
7 min
LABEL UNT
4.3. Dynamic Probabilistic Grids – Implementation approaches
-
Sciences de l’ingénieur
Vidéocours
7 min
LABEL UNT
4.4. Object level Perception functions (SLAM + DATMO)
-
Sciences de l’ingénieur
Vidéocours
7 min
LABEL UNT
4.5. Detection and Tracking of Mobile Objects – Problem & Approaches
-
Sciences de l’ingénieur
Vidéocours
7 min
LABEL UNT
4.6. Detection and Tracking of Mobile Objects – Model & Grid based approaches
-
Sciences de l’ingénieur
Vidéocours
7 min
LABEL UNT
4.7. Embedded Bayesian Perception & Short-term collision risk (DP-Grid level)
-
Sciences de l’ingénieur
Vidéocours
8 min
LABEL UNT
4.8. Situation Awareness – Problem statement & Motion / Prediction Models
-
Sciences de l’ingénieur
Vidéocours
10 min
LABEL UNT
4.9. Situation Awareness – Collision Risk Assessment & Decision (Object level)