Zobrazeno 1 - 5
of 5
pro vyhledávání: '"Korotkine, Vassili"'
This paper proposes a novel Hessian approximation for Maximum a Posteriori estimation problems in robotics involving Gaussian mixture likelihoods. Previous approaches manipulate the Gaussian mixture likelihood into a form that allows the problem to b
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2404.05452
Autor:
Cossette, Charles Champagne, Cohen, Mitchell, Korotkine, Vassili, Bernal, Arturo del Castillo, Shalaby, Mohammed Ayman, Forbes, James Richard
The ability to rapidly test a variety of algorithms for an arbitrary state estimation task is valuable in the prototyping phase of navigation systems. Lie group theory is now mainstream in the robotics community, and hence estimation prototyping tool
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2310.15774
We present the Koopman State Estimator (KoopSE), a framework for model-free batch state estimation of control-affine systems that makes no linearization assumptions, requires no problem-specific feature selections, and has an inference computational
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2109.07000
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.