Robust autonomous robot tracking using interval analysis

Abstract : This paper deals with robust and autonomous robot tracking using distance measurements provided by a belt of on-board ultrasonic sensors. The measurements errors are assumed to be bounded. The method presented uses a sey-valued nonlinear state estimator. As a Kalman filter, it alternates prediction based on past data and correction to take new measurements into account. Special attention is paid to the treatment of outliers due, e.g., to a partially outdated map or to faulty sensors.
Type de document :
Communication dans un congrès
IFAC-SYSID 2000, System Identification Congress 2000, Jun 2000, Santa-Barbara (California), United States. pp.x-x, 2000
Liste complète des métadonnées

https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-00844976
Contributeur : Marie-Françoise Gerard <>
Soumis le : mardi 16 juillet 2013 - 11:50:43
Dernière modification le : vendredi 7 décembre 2018 - 01:48:11
Document(s) archivé(s) le : jeudi 17 octobre 2013 - 04:16:10

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  • HAL Id : hal-00844976, version 1

Citation

Michel Kieffer, Luc Jaulin, Eric Walter, Dominique Meizel. Robust autonomous robot tracking using interval analysis. IFAC-SYSID 2000, System Identification Congress 2000, Jun 2000, Santa-Barbara (California), United States. pp.x-x, 2000. 〈hal-00844976〉

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