How can robots determine their state and properties of the surrounding environment from noisy sensor measurements in time? In this module you will learn how to get robots to incorporate uncertainty into estimating and learning from a dynamic and changing world. Specific topics that will be covered include probabilistic generative models, Bayesian filtering for localization and mapping.
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- Particle Filter
- Estimation
- Mapping
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Programa - Qué aprenderás en este curso
Gaussian Model Learning
Bayesian Estimation - Target Tracking
Mapping
Bayesian Estimation - Localization
Reseñas
- 5 stars58,50 %
- 4 stars20,85 %
- 3 stars12,34 %
- 2 stars4,04 %
- 1 star4,25 %
Principales reseñas sobre ROBOTICS: ESTIMATION AND LEARNING
Course content needs researching on the internet as well. And course assignments are good learning experience but need research too.
The material is clearly presented. The Matlab exercises complement and reinforce the subject, the level of difficulty is well balanced, thanks for this great course.
It's a great course. Although the assignment is little tough, you will gain a lot after completing it.
Excellent exposure to mapping, localization, etc. Would have liked to have odometry included in the week4 assignment.
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Preguntas Frecuentes
¿Cuándo podré acceder a las lecciones y tareas?
¿Qué recibiré si me suscribo a este Programa especializado?
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