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2.2. Characterization of proprioceptive and exteroceptive sensors


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2.2. Characterization of proprioceptive and exteroceptive sensors

Before deriving the equations of the Bayes filter, I want to remind you a few concepts in the theory of probability, and also some mathematical characterization for the statistical error of the robot's sensors.
In particular, in this sequence, what I want to do, is to derive the link between the robot configuration, and the physical quantities that are measured by the robot's sensors.

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    Label UNT : UNIT
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    Date de réalisation : 1 Juin 2015
    Durée du programme : 9 min
    Classification Dewey : Applications. Automates, Génie informatique, Informatique - Traitement des données informatiques
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    Catégorie : Vidéocours
    Niveau : niveau Master (LMD), 2ieme cycle
    Disciplines : Informatique, Informatique
    Collections : 2. Bayes and Kalman Filters
    ficheLom : Voir la fiche LOM
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    Langue : Anglais
    Mots-clés : robotics, autonomous vehicles, informatics, mobile robots
    Conditions d’utilisation / Copyright : This course material is provided under Creative Commons License BY-NC-ND: the name of the author should always be mentioned ; the user can exploit the work except in a commercial context and he cannot make changes to the original work.
 

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