3.6. Observability in robotics

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3.8. Applications of the Observability Rank Criterion

3.7. Observability Rank Criterion

3.5. Simultaneous Localization and Mapping (SLAM)

3.4. The use of the EKF in robotics

3.3. The EKF is a weight mean

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

3.7. Observability Rank Criterion

3.5. Simultaneous Localization and Mapping (SLAM)

3.4. The use of the EKF in robotics

3.3. The EKF is a weight mean

3.2. Examples for the Perception in the EKF

3.1. Examples for the Action in the EKF

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3.6. Observability in robotics

In this video we discuss a fundamental issue which arises when we deal with an estimation problem: understanding if the system contains enough information to perform the estimation of the state.

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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