Titre original :
Robust Estimation and Applications in Robotics
Contenu du livre :
La résolution des problèmes d'estimation est un élément fondamental de nombreuses applications robotiques. L'estimation de la pose, l'alignement de nuages de points et le suivi d'objets en sont des exemples marquants. Les algorithmes permettant de résoudre ces problèmes d'estimation doivent relever de nouveaux défis en raison de l'utilisation accrue de capteurs à faible coût potentiellement médiocres et du déploiement toujours plus important d'algorithmes robotiques dans les produits de consommation, qui fonctionnent dans des environnements potentiellement inconnus. Ces algorithmes doivent être capables de résister à de fortes non-linéarités, à des niveaux d'incertitude élevés et à de nombreuses valeurs aberrantes. Cependant, en particulier en robotique, l'hypothèse gaussienne est prédominante dans les solutions aux problèmes d'estimation de paramètres multivariés, sans pour autant offrir le niveau de robustesse souhaité.
Robust Estimation and Applications in Robotics vise à relever les défis susmentionnés en fournissant une introduction à l'estimation robuste avec un accent particulier sur la robotique. Il commence par donner un aperçu concis de la théorie de la M-estimation. Les M-estimateurs partagent de nombreuses propriétés pratiques des estimateurs des moindres carrés, tout en étant beaucoup plus robustes aux écarts par rapport à l'hypothèse de modèle gaussien. L'article présente ensuite plusieurs exemples d'applications où l'estimation M est utilisée pour accroître la robustesse face aux non-linéarités et aux valeurs aberrantes.
Robust Estimation and Applications in Robotics est une introduction idéale aux statistiques robustes qui ne nécessite qu'une connaissance préliminaire de la théorie des probabilités. Il comprend également des exemples d'applications robotiques où les outils statistiques robustes font la différence.
Autres informations sur le livre :
| ISBN : | 9781680832143 |
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| Langue : | anglais |
| Reliure : | Broché |
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