Comment les robots peuvent-ils déterminer leur état et les propriétés du milieu environnant à partir de mesures de capteurs bruyants dans le temps ? Dans ce module, vous apprendrez comment faire en sorte que les robots intègrent l'incertitude dans l'estimation et l'apprentissage d'un monde dynamique et changeant. Les sujets spécifiques qui seront couverts incluent les modèles génératifs probabilistes, le filtrage bayésien pour la localisation et la cartographie.
Robotique : Estimation et apprentissage
Robotique : Estimation et apprentissage
Ce cours fait partie de Spécialisation Robotique
Enseigné en Anglais
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Instructeur : Daniel Lee
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Inclus avec 
Cours
Familiarisez-vous avec un sujet et apprenez les fondamentaux
4.3
(502 avis)
15 heures (approximativement)
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Filtre à particules
- Catégorie : Estimation
- Catégorie : Cartographie
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Il y a 4 modules dans ce cours
Nous allons nous familiariser avec la distribution gaussienne pour la modélisation paramétrique en robotique. La distribution gaussienne est la distribution continue la plus largement utilisée et constitue un moyen utile d'estimer l'incertitude et de faire des prévisions dans le monde. Nous commencerons par discuter de la distribution gaussienne unidimensionnelle, puis nous passerons à la distribution gaussienne multivariée. Enfin, nous étendrons le concept aux modèles qui utilisent des mélanges de gaussiennes.
Inclus
9 vidéos4 lectures1 devoir1 devoir de programmation
Nous apprendrons à connaître la distribution gaussienne pour suivre un système dynamique. Nous commencerons par discuter des systèmes dynamiques et de leur impact sur les distributions de probabilité. Ce système de filtre de Kalman linéaire sera décrit en détail et, en outre, les systèmes de filtrage non linéaires seront explorés.
Inclus
5 vidéos1 devoir de programmation
Nous allons nous familiariser avec la cartographie robotique. Plus précisément, l'objectif de cette semaine est de comprendre un algorithme de cartographie appelé Occupancy Grid Mapping (cartographie des grilles d'occupation) basé sur des mesures de portée. Plus tard dans la semaine, nous présenterons également la cartographie 3D.
Inclus
6 vidéos1 devoir de programmation
Nous allons apprendre ce qu'est la localisation robotique. Plus précisément, l'objectif de cette semaine est de comprendre comment les mesures de portée, associées aux relevés de l'odomètre, permettent de placer un robot sur une carte. Plus tard dans la semaine, nous introduirons également la localisation en 3D.
Inclus
6 vidéos1 lecture1 devoir de programmation
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