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Fastslam

A Scalable Method for the Simultaneous Localization and Mapping Problem in Robotics

Michael Montemerlo, Sebastian Thrun
Livre relié | Anglais | Tracts in Advanced Robotics | n° 27
105,45 €
+ 210 points
Format
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Description

This monograph, from the winners of the DARPA Grand Challenge, describes a new family of algorithms for the simultaneous localization and mapping problem in robotics (SLAM). It is the first book on the market about FastSLAM which is the most influential of recent contributions to the SLAM problem for mobile robots. SLAM addresses the problem of acquiring an environment map with a roving robot, while simultaneously localizing the robot relative to this map. This problem has received enormous attention in the robotics community in the past few years, reaching a peak of popularity on the occasion of the DARPA Grand Challenge in October 2005, which was won by the team headed by the authors. The FastSLAM family of algorithms applies particle filters to the SLAM Problem, which provides new insights into the data association problem that is paramount in SLAM. The FastSLAM-type algorithms have enabled robots to acquire maps of unprecedented size and accuracy in a number of robot application domains.

Spécifications

Parties prenantes

Auteur(s) :
Editeur:

Contenu

Nombre de pages :
120
Langue:
Anglais
Collection :
Tome:
n° 27

Caractéristiques

EAN:
9783540463993
Date de parution :
18-01-07
Format:
Livre relié
Format numérique:
Ongenaaid / garenloos gebonden
Dimensions :
157 mm x 239 mm
Poids :
385 g

Les avis