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Séance de cours

Estimation de l'État robuste: ROSE

Description

Cette séance de cours couvre le cadre de ROSE pour une estimation d'état robuste, axée sur la fusion de capteurs multimodaux et l'adaptation à la covariance adaptative. Il examine les défis que posent les mesures asynchrones et la dégradation des capteurs, en présentant des solutions par le biais de graphiques de facteurs et de méthodes bayésiennes variables.

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Concepts associés (19)

Sensor fusion

Sensor fusion is the process of combining sensor data or data derived from disparate sources such that the resulting information has less uncertainty than would be possible when these sources were used individually. For instance, one could potentially obtain a more accurate location estimate of an indoor object by combining multiple data sources such as video cameras and WiFi localization signals.

Maximum de vraisemblance

En statistique, l'estimateur du maximum de vraisemblance est un estimateur statistique utilisé pour inférer les paramètres de la loi de probabilité d'un échantillon donné en recherchant les valeurs des paramètres maximisant la fonction de vraisemblance. Cette méthode a été développée par le statisticien Ronald Aylmer Fisher en 1922. Soient neuf tirages aléatoires x1, ..., x9 suivant une même loi ; les valeurs tirées sont représentées sur les diagrammes ci-dessous par des traits verticaux pointillés.

Factor-critical graph

In graph theory, a mathematical discipline, a factor-critical graph (or hypomatchable graph) is a graph with n vertices in which every subgraph of n − 1 vertices has a perfect matching. (A perfect matching in a graph is a subset of its edges with the property that each of its vertices is the endpoint of exactly one of the edges in the subset.) A matching that covers all but one vertex of a graph is called a near-perfect matching. So equivalently, a factor-critical graph is a graph in which there are near-perfect matchings that avoid every possible vertex.

Robustesse (statistiques)

En statistiques, la robustesse d'un estimateur est sa capacité à ne pas être perturbé par une modification dans une petite partie des données ou dans les paramètres du modèle choisi pour l'estimation. Ricardo A. Maronna, R. Douglas Martin et Victor J. Yohai; Robust Statistics - Theory and Methods, Wiley Series in Probability and Statistics (2006). Dagnelie P.; Statistique théorique et appliquée. Tome 2 : Inférence statistique à une et à deux dimensions, Paris et Bruxelles (2006), De Boeck et Larcier.

Factorisation de graphes

vignette|200x200px| Une 1-factorisation du graphe de Desargues : chaque classe de couleur est un 1-facteur. droite|vignette|200x200px| Le graphe de Petersen peut être partitionné en un 1-facteur 1 (en rouge) et un 2-facteur 2 (en bleu). Cependant, le graphe n'est pas 1-factorisable. En théorie des graphes, un facteur d'un graphe G est un graphe partiel, c'est-à-dire un graphe qui a le même ensemble de sommets que G et dont les arêtes sont contenues dans celles de G.

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Séances de cours associées (32)

Modèles graphiques : Représentation des distributions probabilistes

Couvre les modèles graphiques pour les distributions probabilistes à l'aide de graphiques, de nœuds et de bords.

Modèles graphiques : Inférence et graphiques de facteurs

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Propagation de la croyance

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