Написать рефераты, курсовые и дипломы самостоятельно.  Антиплагиат.
Студенточка.ru: на главную страницу. Написать самостоятельно рефераты, курсовые, дипломы  в кратчайшие сроки
Рефераты, курсовые, дипломные работы студентов: научиться писать  самостоятельно.
Контакты Образцы работ Бесплатные материалы
Консультации Специальности Банк рефератов
Карта сайта Статьи Подбор литературы
Научим писать рефераты, курсовые и дипломы.


подбор литературы периодические источники литература по предмету

Probabilistic Robotics



Год выпуска: 2005
Автор: Sebastian Thrun, Wolfram Burgard, Dieter Fox
Издательство: The MIT Press
Страниц: 668
ISBN: 9780262201629, 0262201623
Описание
Probabilistic robotics is a new and growing area in robotics, concerned with perception and control in the face of uncertainty. Building on the field of mathematical statistics, probabilistic robotics endows robots with a new level of robustness in real-world situations.This book introduces the reader to a wealth of techniques and algorithms in the field. All algorithms are based on a single overarching mathematical foundation. Each chapter provides example implementations in pseudo code, detailed mathematical derivations, discussions from a practitioner's perspective, and extensive lists of exercises and class projects. The book's Web site, http://www.probabilistic-robotics.org, has additional material.The book is relevant for anyone involved in robotic software development and scientific research. It will also be of interest to applied statisticians and engineers dealing with real-world sensor data.


Похожие книги

  1. Dynamic Stochastic Optimization (Lecture Notes in Economics and Mathematical Systems). – М.: , 2004. – 0 с.
  2. Sebastian Thrun, Wolfram Burgard, Dieter Fox. Probabilistic Robotics. – М.: The MIT Press, 2005. – 668 с.
  3. Polychronis Kondaxakis. A Modular Framework for Multi-robot Localization Scenarios. – М.: LAP Lambert Academic Publishing, 2010. – 220 с.
  4. Hooman Aghaebrahimi Samani. Lovotics. – М.: LAP Lambert Academic Publishing, 2012. – 168 с.
  5. Oscar S. Dalmau Cedeno. Variational Framework for Probabilistic Image Segmentation. – М.: LAP Lambert Academic Publishing, 2012. – 260 с.
  6. Abdul Hafez Abdul Hafez. Learning and Probabilistic Methods for Visual Servoing and Tracking. – М.: Scholars' Press, 2014. – 236 с.
  7. Kevin P. Murphy. Machine Learning: A Probabilistic Perspective. – М.: The MIT Press, 2012. – 1104 с.



Задайте свой вопрос по вашей теме

Гладышева Марина Михайловна

marina@studentochka.ru
+7 911 822-56-12
с 9 до 21 ч. по Москве.
Контакты
marina@studentochka.ru
+7 911 822-56-12
с 9 до 21 ч. по Москве.
Поделиться
Мы в социальных сетях
Реклама



Отзывы
Александра Л, 21.06
Здравствуйте, Марина Михайловна, вчера защитилась на 5! Спасибо Вам БОЛЬШОЕ!