3.7. Observability Rank Criterion

Dans la même collection

3.8. Applications of the Observability Rank Criterion

3.6. Observability in robotics

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

3.6. Observability in robotics

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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3.7. Observability Rank Criterion

In this video, we discuss an automatic method which is analytical and allows us to answer the question if a state is observable or not: this method is the Observability Rank Criterion which has been introduced by Herman Krener in 1977.

Label UNT : UNIT
Date de réalisation : 1 Juin 2015

Durée du programme : 7 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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