Mon compte

2.7. Grid Localization: an example in 1D

Copier le code pour partager la vidéo :
<div style="position:relative;padding-bottom:56.25%;padding-top:10px;height:0;overflow:hidden;"><iframe src=";height=100%" style="position:absolute;top:0;left:0;width:100%;height: 100%;" width="550" height="306" frameborder="0" allowfullscreen scrolling="no"></iframe></div> Si vous souhaitez partager une séquence, indiquez le début de celle-ci , et copiez le code : h m s
Auteur(s) :
Martinelli Agostino

Producteur Canal-U :
Contacter la chaine
partager facebook twitter

2.7. Grid Localization: an example in 1D

Now that we have the equations of the Bayes filter, we need a method in order to implement in real cases these equations.
So, in the following, I want to discuss two methods, which are commonly adopted by the Mobile Robotics Community and, these, if you want, correspond to two extreme solutions because one is a fully numerical and it is based on a grid and, for the case of localization, is known as the grid-localization approach – and the other one is a fully analytical and it is known as a the Kalman filter.
So, now, in this video, we discuss the first method, which is numerical, and we do this by referring to a simple case – a trivial case, a one-dimensional case – and this will allow not only to understand these methods – how it works – but also to better understand the behavior of the Bayes filter.

    Label UNT : UNIT
    Date de réalisation : 1 Juin 2015
    Durée du programme : 12 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.


Ajouter un commentaire Lire les commentaires
*Les champs suivis d’un astérisque sont obligatoires.
Aucun commentaire sur cette vidéo pour le moment (les commentaires font l’objet d’une modération)

Dans la même collection

Facebook Twitter
Mon Compte