3.3. The EKF is a weight mean

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3.8. Applications of the Observability Rank Criterion

3.6. Observability in robotics

3.7. Observability Rank Criterion

3.5. Simultaneous Localization and Mapping (SLAM)

3.4. The use of the EKF in robotics

3.2. Examples for the Perception in the EKF

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Auteur(s) :
Martinelli Agostino

Producteur Canal-U :
Inria

3.8. Applications of the Observability Rank Criterion

3.6. Observability in robotics

3.7. Observability Rank Criterion

3.5. Simultaneous Localization and Mapping (SLAM)

3.4. The use of the EKF in robotics

3.2. Examples for the Perception in the EKF

3.1. Examples for the Action in the EKF

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3.3. The EKF is a weight mean

In this video I want to discuss the second two equations of the Kalman filter. And in particular I want to show that these actually perform a kind of weight mean.

Label UNT : UNIT
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 : 3. Extended Kalman Filters

ficheLom : Voir la fiche LOM
Auteur(s) : Martinelli Agostino
Langue : Anglais

Mots-clés : robotics, autonomous vehicles, informatics, mobile robots

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