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Environment Learning for Indoor Mobile Robots: A Stochastic State Estimation Approach to Simultaneous Localization and Map Building

Environment Learning for Indoor Mobile Robots: A Stochastic State Estimation Approach to Simultaneous Localization and Map Building
Kataloginformation
Feldname Details
Vorliegende Sprache eng
Hinweise auf parallele Ausgaben 254965830 Buchausg. u.d.T.: ‡Andrade-Cetto, Juan: Environment learning for indoor mobile robots
ISBN 978-3-540-32795-0
Name Andrade-Cetto, Juan
Sanfeliu, Alberto
Name ANZEIGE DER KETTE Sanfeliu, Alberto
T I T E L Environment Learning for Indoor Mobile Robots
Zusatz zum Titel A Stochastic State Estimation Approach to Simultaneous Localization and Map Building
Verlagsort Berlin, Heidelberg
Verlag Springer Berlin Heidelberg
Erscheinungsjahr 2006
2006
Umfang Online-Ressource (XVI, 136 p. 63 illus. Also available online, digital)
Reihe SpringerLink. Bücher
Titelhinweis Buchausg. u.d.T.: ‡Andrade-Cetto, Juan: Environment learning for indoor mobile robots
ISBN ISBN 978-3-540-32848-3
Klassifikation TJFM
TEC004000
629.8932
629.8
TJ211.415
ZQ 6230
Kurzbeschreibung Simultaneous Localization and Map Building -- Marginal Filter Stability -- Suboptimal Filter Stability -- Unscented Transformation of Vehicle States -- Simultaneous Localization, Control and Mapping -- A: The Kalman Filter -- B: Concepts from Linear Algebra -- C: Sigma Points.
2. Kurzbeschreibung This monograph covers theoretical aspects of simultaneous localization and map building for mobile robots, such as estimation stability, nonlinear models for the propagation of uncertainties, temporal landmark compatibility, as well as issues pertaining the coupling of control and SLAM. One of the most relevant topics covered in this monograph is the theoretical formalism of partial observability in SLAM. The authors show that the typical approach to SLAM using a Kalman filter results in marginal filter stability, making the final reconstruction estimates dependant on the initial vehicle estimates. However, by anchoring the map to a fixed landmark in the scene, they are able to attain full observability in SLAM, with reduced covariance estimates. This result earned the first author the EURON Georges Giralt Best PhD Award in its fourth edition, and has prompted the SLAM community to think in new ways to approach the mapping problem. For example, by creating local maps anchored on a landmark, or on the robot initial estimate itself, and then using geometric relations to fuse local maps globally. This monograph is appropriate as a text for an introductory estimation-theoretic approach to the SLAM problem, and as a reference book for people who work in mobile robotics research in general. Juan Andrade Cetto holds a BSEE degree from CETYS University, 1993; an MSEE degree from Purdue University, 1995; and a doctorate from the Technical University of Catalonia, 2003. He is currently with the Institut the Robòtica i Informàtica Industrial, CSIC-UPC. Alberto Sanfeliu received the BSEE and PhD degrees from the Technical University of Catalonia in 1978 and 1982, respectively. He joined the UPC faculty in 1981, and is since 1984, Professor with the Systems Engineering Department, for which he was appointed Head in 2005. Dr. Sanfeliu is also affiliated to the Institut the Robòtica i Informàtica Industrial, CSIC-UPC. His current research areas are Pattern Recognition, Computer Vision, and Robotics. He is Fellow of IAPR.
1. Schlagwortkette Mobiler Roboter
Kartierung
Ortsbestimmung
Landmarke
Zustandsschätzung
Lernendes System
1. Schlagwortkette ANZEIGE DER KETTE Mobiler Roboter -- Kartierung -- Ortsbestimmung -- Landmarke -- Zustandsschätzung -- Lernendes System
2. Schlagwortkette Mobiler Roboter
Kartierung
Lokalisation
Landmarke
Zustandsschätzung
Lernendes System
ANZEIGE DER KETTE Mobiler Roboter -- Kartierung -- Lokalisation -- Landmarke -- Zustandsschätzung -- Lernendes System
SWB-Titel-Idn 276366883
Signatur Springer E-Book
Bemerkungen Elektronischer Volltext - Campuslizenz
Elektronische Adresse $uhttp://dx.doi.org/10.1007/11418382
Internetseite / Link Volltext
Siehe auch Cover
Kataloginformation500124811 Datensatzanfang . Kataloginformation500124811 Seitenanfang .
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