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2.4. Sensor statistical models


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Auteur(s) :
Martinelli Agostino

Producteur Canal-U :
Inria
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2.4. Sensor statistical models

So far in the characterization of our sensor measurements, we didn't talk about the errors.
This is precisely what we want to do in this video. In particular, we want to compute two probability distributions which are these: P of having an exteroceptive measurement Z by knowing the state, so the configuration S, this regards the exteroceptive sensors.

  •  
    Label UNT : UNIT
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    Date de réalisation : 1 Juin 2015
    Durée du programme : 8 min
    Classification Dewey : Applications. Automates, Génie informatique, Informatique - Traitement des données informatiques
  •  
    Catégorie : Vidéocours
    Niveau : niveau Master (LMD), 2ieme cycle
    Disciplines : Informatique, Informatique
    Collections : 2. Bayes and Kalman Filters
    ficheLom : Voir la fiche LOM
  •  
    Auteur(s) : Martinelli Agostino
  •  
    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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