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3.1. Examples for the Action in the EKF


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Auteur(s) :
Martinelli Agostino

Producteur Canal-U :
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3.1. Examples for the Action in the EKF

In part 2, we have seen the equations of the Bayes filter, which are the general equations which allow us to update the probability distribution, as the data from both proprioceptive sensors and exteroceptive sensors are delivered.
We have seen a possible implementation of these equations, based on a numerical solution: the grid localization.
We have also started to see the equations of the Kalman filter, or better the extended Kalman filter.

In part 3, we want to better explain these equations starting from a very simple example in 1D.
Then we will consider problems like simultaneous localization mapping, and other theoretical issue about estimation.

In this video, we start to discuss the first two equations of the Kalman filter.

  •  
    Label UNT : UNIT
  •  
    Date de réalisation : 1 Juin 2015
    Durée du programme : 10 min
    Classification Dewey : Applications. Automates, Génie informatique, Informatique - Traitement des données informatiques
  •  
    Catégorie : Vidéocours
    Niveau : niveau Master (LMD), 2ieme cycle
    Disciplines : Informatique, Informatique
    Collections : 3. Extended 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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