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Robotics: Estimation and Learning
Curso
en
Inglês
Legendas disponíveis
12 h
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- Individualizado
- Acesso livre
- Certificado pago
- 4 sequências
- Introductive Level
- Legendas em Chinese
Detalhes do curso
Programa de Estudos
- Week 1 - Gaussian Model Learning
We will learn about the Gaussian distribution for parametric modeling in robotics. The Gaussian distribution is the most widely used continuous distribution and provides a useful way to estimate uncertainty and predict in the world. We will start by discussing... - Week 2 - Bayesian Estimation - Target Tracking
We will learn about the Gaussian distribution for tracking a dynamical system. We will start by discussing the dynamical systems and their impact on probability distributions. This linear Kalman filter system will be described in detail, and, in addition, non-... - Week 3 - Mapping
We will learn about robotic mapping. Specifically, our goal of this week is to understand a mapping algorithm called Occupancy Grid Mapping based on range measurements. Later in the week, we introduce 3D mapping as well. - Week 4 - Bayesian Estimation - Localization
We will learn about robotic localization. Specifically, our goal of this week is to understand a how range measurements, coupled with odometer readings, can place a robot on a map. Later in the week, we introduce 3D localization as well.
Pré-requisito
Nenhum.
Instrutores
Daniel Lee
Professor of Electrical and Systems Engineering
School of Engineering and Applied Science
Editor
A Universidade da Pensilvânia (vulgarmente conhecida como Penn), fundada em 1740, é uma universidade privada situada em Filadélfia, Pensilvânia, EUA. Membro da Ivy League, a Penn é a quarta instituição de ensino superior mais antiga dos Estados Unidos e considera-se a primeira universidade dos Estados Unidos a oferecer cursos de licenciatura e pós-graduação.
Plataforma
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O Coursera trabalha com as melhores universidades e organizações para disponibilizar alguns dos seus cursos on-line e oferece cursos em várias disciplinas, incluindo: física, engenharia, humanidades, medicina, biologia, ciências sociais, matemática, negócios, ciência da computação, marketing digital, ciência de dados. e outros assuntos.Cours
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