• Fri frakt över 249 kr
  • •
  • Snabba leveranser
  • •
  • Billiga böcker
Kundservice

Du är på sajten för privatpersoner.

Företag, bibliotek eller offentlig verksamhet?

Du handlar på classic.bokus.com, där alla dina funktioner finns intakta.
Till classic.bokus.com
Bokus logotyp. Gå till startsidan.
  • Erbjudanden
  • Student
  • Topplistor
  • Barn & ungdom
  • Bokus Play
  • E-böcker
  • Ljudböcker
  • Pocketböcker
  • Spel och pussel

Pocketfynda! Hundratals böcker för 49 kr/st →

Sidfot

Mina sidor

    Hjälp

    • Kundservice
    • Vanliga frågor och svar
    • Frakt och leverans
    • Retur vid ångerrätt
    • Reklamera vara
    • Betalning
    • Köpvillkor
    • Allmänna villkor
    • Information om webbplatsens tillgänglighet

    Om Bokus

    • Om oss
    • Pressrum
    • För studenter
    • För företag
    • För bibliotek och offentlig verksamhet
    • För leverantörer
    • Hållbarhet

    Populärt

    • Aktuella erbjudanden
    • Presentkort
    • Studentlitteratur
    • Nya böcker
    • Topplistor
    • Signerade böcker
    • Engelska böcker

    Inspiration

    • Boktips
    • BookTok
    • Barnbokskaraktärer
    • Populära författare
    Logotyp för Bokus
    Följ oss på Facebook (extern länk)Följ oss på Instagram (extern länk)Följ oss på YouTube (extern länk)Följ oss på TikTok (extern länk)
    bokus @ CookiesAnpassa cookiesIntegritetspolicyKöpvillkor
    Till Citymail hemsida (extern länk)Till Budbee hemsida (extern länk)Till Postnord hemsida (extern länk)Till Schenker hemsida (extern länk)Till Early Bird hemsida (extern länk)Till Walleys hemsida (extern länk)
    1. Naturvetenskap och teknik
    2. Teknik och industri
    3. Elektronik och kommunikationer

    Task-Directed Sensor Fusion and Planning

    A Computational Approach

    AvGregory D. Hager

    Häftad, Engelska, 2013

    Del i serien Springer International Series in Engineering and Computer Science

    1 613 kr

    Beställningsvara. Skickas inom 10-15 vardagar. Fri frakt över 249 kr.

    Fler format och utgåvor

    Inbunden

    1 613 kr

    E-bok

    2 049 kr

    Beskrivning

    If you have ever hiked up a steep hill to reach a viewpoint, you will know that sensing can involve the expenditure of effort. More generally, the choice of which movement an intelligent system chooses to make is usually based on information gleaned from sensors. But the information required to make the motion decision may not be immediately to hand, so the system . first has to plan a motion whose purpose is to acquire the needed sensor information. Again, this conforms to our everyday experience: I am in the woods and don't know which direction to go, so I climb up to the ridge to get my bearings; I am lost in a new town, so I plan to drive to the next junction where there is sure to be a roadsign, failing that I will ask someone who seems to be from the locality. Why, if experiences such as these are so familiar, has the problem only recently been recognised and studied in Robotics? One reason is that until quite recently Robotics research was dominated by work on robot arms with limited reach and fixed in a workcell.

    Produktinformation

    • Utgivningsdatum:2013-05-23
    • Mått:155 x 235 x 16 mm
    • Vikt:423 g
    • Format:Häftad
    • Språk:Engelska
    • Serie:Springer International Series in Engineering and Computer Science
    • Antal sidor:254
    • Förlag:Springer-Verlag New York Inc.
    • ISBN:9781461288282

    Utforska kategorier

    • Elektronik och kommunikationer inom Naturvetenskap och teknik
    • Systemvetenskap och AI inom Data och IT
    • Artificiell intelligens inom Data och IT

    Innehållsförteckning

    • 1 Introduction.- 1.1 A Model for Information Gathering.- 1.2 A Strategy for Realizing Information Gathering.- 1.3 Organizations for Information Gathering.- 1.4 An Overview of this Book.- 1.5 Literature.- 2 Modeling Sensors.- 2.1 Modeling Sensing Geometry.- 2.2 Modeling Sensor Observation Uncertainty.- 2.3 Additional Modeling Considerations.- 2.4 An Example System.- 2.5 Discussion.- 2.6 Literature.- 3 Task Modeling and Decision Making.- 3.1 Task Modeling.- 3.2 Decision Theory.- 3.3 Discussion.- 3.4 Literature.- 4 Mean-Square Estimation.- 4.1 Derivation of Mean Square Estimation Techniques.- 4.2 Robustness to System Variation.- 4.3 Robust Rules for Nonlinear Systems.- 4.4 Additional Comments On Moment-Based Representations.- 4.5 Discussion.- 4.6 Literature.- 5 Grid-Based Probability Density Methods.- 5.1 Grid-Based Probability Density Updating.- 5.2 Estimation and Payoff Computation.- 5.3 Robustness.- 5.4 Error Analysis.- 5.5 Simulation Evaluation.- 5.6 Extensions.- 5.7 Discussion.- 5.8 Literature.- 6 Choosing Viewpoints and Features.- 6.1 Describing the Sensor Action Space.- 6.2 Implementing Sensor Planning.- 6.3 Simulation Analysis of Sensor Planning.- 6.4 Discussion and Extensions.- 6.5 Literature.- 7 Towards a Task-Level Programming Environment.- 7.1 Sensor Fusion.- 7.2 Task Specification.- 7.3 Observation Planning.- 7.4 Summary and Future Development.- 7.5 Literature.- 8 An Experimental System.- 8.1 Implementation Description.- 8.2 Experimental Results.- 8.3 Discussion.- 9 Future Extensions.- 9.1 System Organization.- 9.2 Information Gathering with Multiple Sensors.- 9.3 The Model Selection Problem.- 9.4 Sensor Fusion and Artificial Intelligence.- 9.5 Summary.- A Review of Probability.- A.1 Basic Probability.- A.2 Conditional Probability.- A.3 Expectations.- A.4 Transforming Probability.- A.5 Convergence.- B Review of Methods for Estimation.- B.1 Stochastic Approximation.- B.2 Least Squares Methods.- B.3 Maximum Likelihood Method.- B.4 Maximum A Posteriori Probability.- B.5 Decision Theory.- B.6 Game Theory.- B.7 ?-maximin Game Theory.- C System Hardware.- References.- Glossary of Mathematical Notation.- Glossary of Symbols.