机器人学中的状态估计

课程介绍：

状态估计理论在如今自动驾驶、机器人、飞行器等领域有着重要的应用。它有许多直接、重要的结果，比如卡尔曼滤波器、最小二乘优化，在解决目标跟踪、定位、建图、轨迹融合等问题中占据着核心位置.《机器人学中的状态估计》 T5 非常系统地讲述了从传统到现代的状态估计理论体系，又详细介绍了它在三维空间位姿估计当中的使用方法，是许多应用类课程的理论基础.基于此，我们开设了这门课程.

〖课程目录〗:

• | └──6、机器人学中的状态估计
• | | ├──第八章
• | | | ├──8-1 [AVC 最优化的质量和大小].mov 279.48M
• | | | ├──8-1.mov 786.38M
• | | | ├──8-2 [AVC 最优化的质量和大小].mov 68.97M
• | | | ├──8-2.mov 275.85M
• | | | └──第8讲位姿与点的估计问题.pdf 984.05kb
• | | ├──第二章
• | | | ├──第2讲 线性系统中的状态估计.pdf 1.94M
• | | | ├──第二节 [AVC 最优化的质量和大小].mov 95.64M
• | | | ├──第二节.mov 345.59M
• | | | ├──第三节 [AVC 最优化的质量和大小].mov 46.16M
• | | | ├──第三节.mov 171.15M
• | | | ├──第一节 [AVC 最优化的质量和大小].mov 125.93M
• | | | └──第一节.mov 476.35M
• | | ├──第六章
• | | | ├──6-1 [AVC 最优化的质量和大小].mov 267.46M
• | | | ├──6-1.mov 631.84M
• | | | ├──6-2 [AVC 最优化的质量和大小].mov 279.21M
• | | | ├──6-2.mov 699.81M
• | | | ├──6-3 [AVC 最优化的质量和大小].mov 143.88M
• | | | ├──6-3.mov 472.46M
• | | | └──第6讲矩阵李群-gyr-2020.4.25.pdf 2.05M
• | | ├──第七章
• | | | ├──7-1 [AVC 最优化的质量和大小].mov 361.12M
• | | | ├──7-1.mov 929.33M
• | | | ├──7-2 [AVC 最优化的质量和大小].mov 142.96M
• | | | ├──7-2.mov 312.21M
• | | | ├──PCDdata.rar 3.60M
• | | | └──第7讲位姿估计问题-2020.6.4.pdf 1.06M
• | | ├──第三章
• | | | ├──加大声音版
• | | | ├──第二节 [AVC 最优化的质量和大小].mov 268.22M
• | | | ├──第二节.mov 1.07G
• | | | ├──第三节 [AVC 最优化的质量和大小].mov 29.45M
• | | | ├──第三节.mov 110.69M
• | | | ├──第一节 [AVC 最优化的质量和大小].mov 43.60M
• | | | ├──第一节.mov 173.59M
• | | | └──课件.pdf 1.70M
• | | ├──第四章
• | | | ├──第4讲偏差、匹配和外点.pdf 803.50kb
• | | | ├──输入和测量的偏差 [AVC 最优化的质量和大小].mov 65.93M
• | | | ├──输入和测量的偏差.mov 236.06M
• | | | ├──数据关联和外点 [AVC 最优化的质量和大小].mov 96.41M
• | | | └──数据关联和外点.mov 345.62M
• | | ├──第五章
• | | | ├──01 [AVC 最优化的质量和大小].mov 81.89M
• | | | ├──01.mov 271.83M
• | | | ├──02.mov 165.79M
• | | | ├──03.mov 48.12M
• | | | └──第5讲三维几何学基础.pdf 901.82kb
• | | └──第一章
• | | | ├──声音问题
• | | | ├──第1讲概述.pdf 1.70M
• | | | ├──第二节 [AVC 最优化的质量和大小].mov 49.10M
• | | | ├──第二节.mov 196.87M
• | | | ├──第三节 [AVC 最优化的质量和大小].mov 84.43M
• | | | ├──第三节.mov 328.23M
• | | | ├──第一节.mov 239.30M
• | | | └──第一节改良版.mov 63.26M

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