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- MARTINELLI Agostino
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)
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We have seen the grid localization, and the advantage of this approach is that we can deal with any kind of probability distribution; in particular we don't need to do a Gaussian assumption. The
Le modèle gravitaire s’il est bien calibré décrit en général très bien l’essentiel des flux dans une zone géographique offrant des conditions homogènes pour les échanges. Mais certains flux observés
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