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Reasoning with Uncertainty in Robotics: International Workshop, Rur '95, Amsterdam, the Netherlands, December 4-6, 1995. Proceedings

Reasoning with Uncertainty in Robotics: International Workshop, Rur '95, Amsterdam, the Netherlands, December 4-6, 1995. Proceedings (Paperback, 1996)

Michiel Van Lambalgen (지은이), Leo Dorst (엮은이)
Springer Verlag
115,670원

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Reasoning with Uncertainty in Robotics: International Workshop, Rur '95, Amsterdam, the Netherlands, December 4-6, 1995. Proceedings
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책 정보

· 제목 : Reasoning with Uncertainty in Robotics: International Workshop, Rur '95, Amsterdam, the Netherlands, December 4-6, 1995. Proceedings (Paperback, 1996) 
· 분류 : 외국도서 > 기술공학 > 기술공학 > 로봇공학
· ISBN : 9783540613763
· 쪽수 : 395쪽
· 출판일 : 1996-06-12

목차

Mathematical foundations of navigation and perception for an autonomous mobile robot.- Reasoning with uncertainty in AI.- Robot navigation: Integrating perception, environmental constraints and task execution within a probabilistic framework.- Uncertainty reasoning in object recognition by image processing.- Partially observable markov decision processes for artificial intelligence.- An evidential approach to probabilistic map-building.- Belief formation by constructing models.- Causal relevance.- The robot control strategy in a domain with dynamical obstacles.- Reasoning about noisy sensors (and effectors) in the situation calculus.- Recursive total least squares: An alternative to using the discrete kalman filter in robot navigation.- A sensor-based motion planner for mobile robot navigation with uncertainty.- Knowledge considerations in robotics.- Neural network applications in sensor fusion for an autonomous mobile robot.- Structuring uncertain knowledge with hierarchical bayesian networks.- Uncertainty treatment in a surface filling mobile robot.- Probabilistic map learning: Necessity and difficulties.- Robot navigation with markov models: A framework for path planning and learning with limited computational resources.- A refined method for occupancy grid interpretation.- Sensor planning with bayesian decision theory.- Perception-based self-localization using fuzzy locations.

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