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Simultaneous Localization And Mapping

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dc.contributor.author ZIANI-KERARTI, AbdelKarim
dc.date.accessioned 2021-12-08T12:12:18Z
dc.date.available 2021-12-08T12:12:18Z
dc.date.issued 2021-07-12
dc.identifier.uri http://hdl.handle.net/STDB_UNAM/197
dc.description.abstract Dans ce travail, nous avons fourni un aperçu complet du sujet en pleine expansion de la localisation et de la cartographie simultanés (SLAM). Le SLAM est un sous-domaine de la robotique probabiliste qui s’intéresse a` la localisation, a` la cartographie et au contrôle du mouvement. De nombreuses recherches en robotique portent sur le SLAM afin de développer des voitures auto-conductrices, des robots d’exploration et des robots de secours en cas de catastrophe. Pour commencer, nous avons fourni une description mathématique du problème SLAM en utilisant des techniques de filtrage récursif de Bayes, notamment le filtre de Kalman linéaire, le filtre de Kalman étendu, le filtre a` particules et FastSLAM. Nous avons particulièrement choisi ces algorithmes parce qu’ils s’appuient les uns sur les autres et qu’ils sont utilisées comme tremplin pour les algorithmes SLAM les plus avances. en_US
dc.language.iso en en_US
dc.publisher Directeur;M. MOKHTARI Rida/ CO-Directeur;M. ARICHI Fayssal en_US
dc.subject SLAM, Kalman Filter, Extended Kalman Filter, FastSLAM, Particle Filter, Python, Bayes Estimation. en_US
dc.title Simultaneous Localization And Mapping en_US
dc.type Thesis en_US


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