Particle Filters for Robot Navigation
La navigation autonome est une capacité essentielle pour les robots mobiles. Pour fonctionner de manière robuste, un robot doit savoir à quoi ressemble l'environnement, où il se trouve dans son environnement et comment y naviguer.
L'article Filtres particulaires pour la navigation des robots résume les approches qui abordent ces trois problèmes et qui utilisent les filtres particulaires comme principal modèle sous-jacent pour représenter les croyances. Il montre que ces filtres sont des outils puissants qui peuvent estimer de manière robuste l'état du robot et de son environnement et qu'ils sont également bien adaptés pour prendre des décisions sur la manière de naviguer afin de minimiser l'incertitude d'un robot quant à sa propre position et à l'état de l'environnement. Ils offrent une série de capacités intéressantes, notamment la possibilité de traiter des distributions non gaussiennes et des modèles non linéaires de capteurs et de mouvements.
Les filtres particulaires sont utilisés depuis près de vingt ans en robotique et sont devenus un moyen standard pour une série de tâches. Particle Filters for Robot Navigation est un ouvrage de référence idéal pour tous ceux qui s'intéressent à la recherche et à l'application de ces filtres en robotique.
| ISBN : | 9781601987587 |
| Auteur : | |
| Éditeur : | |
| Langue : | anglais |
| Reliure : | Broché |
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Dernière modification: 2024.11.14 07:32 (GMT)