Estimare robustă și aplicații în robotică

Titlul original:

Robust Estimation and Applications in Robotics

Conținutul cărții:

Rezolvarea problemelor de estimare este o componentă fundamentală a numeroase aplicații de robotică. Exemple proeminente implică estimarea poziției, alinierea norului de puncte și urmărirea obiectelor. Algoritmii pentru rezolvarea acestor probleme de estimare trebuie să facă față unor noi provocări datorate unei utilizări sporite a unor senzori cu costuri reduse, potențial slabi, și unei implementări din ce în ce mai mari a algoritmilor robotici în produsele de larg consum, care funcționează în medii potențial necunoscute. Acești algoritmi trebuie să fie capabili să fie rezistenți la neliniarități puternice, la niveluri ridicate de incertitudine și la numeroase situații aberante. Cu toate acestea, în special în robotică, ipoteza gaussiană este predominantă în soluțiile la problemele de estimare a parametrilor multivariați, fără a oferi nivelul dorit de robustețe.

Estimare robustă și aplicații în robotică își propune să abordeze provocările menționate mai sus prin furnizarea unei introduceri la estimarea robustă, cu un accent deosebit pe robotică. Acesta începe prin a oferi o prezentare concisă a teoriei estimării M. Estimatorii M împărtășesc multe dintre proprietățile convenabile ale estimatorilor celor mai mici pătrate și, în același timp, sunt mult mai rezistenți la abaterile de la ipoteza modelului Gaussian. În continuare, sunt prezentate mai multe exemple de aplicații în care estimarea M este utilizată pentru a crește robustețea față de neliniarități și valori aberante.

Robust Estimation and Applications in Robotics este o introducere ideală în statistica robustă care necesită doar cunoștințe preliminare de teoria probabilităților. Acesta include, de asemenea, exemple de aplicații în robotică în care instrumentele statistice robuste fac diferența.