Probabilistic mapping spatial motion von kucner tomasz (20 Ergebnisse)
Probabilistic Mapping of Spatial Motion Patterns f
Kucner, Tomasz Piotr; Lilienthal, Achim J.; Magnusson, Martin; Palmieri, Luigi; Srinivas Swaminathan, Chittaranjan
Sprache: Englisch
Verlag: Springer, 2021
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Probabilistic Mapping of Spatial Motion Patterns f
Kucner, Tomasz Piotr; Lilienthal, Achim J.; Magnusson, Martin; Palmieri, Luigi; Srinivas Swaminathan, Chittaranjan
Sprache: Englisch
Verlag: Springer, 2020
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Probabilistic Mapping of Spatial Motion Patterns for Mobile Robots (Cognitive Systems Monographs, 40)
Kucner, Tomasz Piotr; Lilienthal, Achim J.; Magnusson, Martin; Palmieri, Luigi; Srinivas Swaminathan, Chittaranjan
Sprache: Englisch
Verlag: Springer, 2020
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Probabilistic Mapping of Spatial Motion Patterns for Mobile Robots (Cognitive Systems Monographs, 40)
Kucner, Tomasz Piotr; Lilienthal, Achim J.; Magnusson, Martin; Palmieri, Luigi; Srinivas Swaminathan, Chittaranjan
Sprache: Englisch
Verlag: Springer, 2020
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Probabilistic Mapping of Spatial Motion Patterns for Mobile Robots (Cognitive Systems Monographs)
Kucner, Tomasz Piotr; Lilienthal, Achim J.; Magnusson, Martin; Palmieri, Luigi; Srinivas Swaminathan, Chittaranjan
Sprache: Englisch
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Probabilistic Mapping of Spatial Motion Patterns for Mobile Robots (Cognitive Systems Monographs)
Kucner, Tomasz Piotr; Lilienthal, Achim J.; Magnusson, Martin; Palmieri, Luigi; Srinivas Swaminathan, Chittaranjan
Sprache: Englisch
Verlag: Springer, 2021
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Taschenbuch. Zustand: Neu. Probabilistic Mapping of Spatial Motion Patterns for Mobile Robots | Tomasz Piotr Kucner (u. a.) | Taschenbuch | xxv | Englisch | 2021 | Springer | EAN 9783030418106 | Verantwortliche Person für die EU: Springer Verlag GmbH, Tiergartenstr. 17, 69121 Heidelberg, juergen[dot]hartmann[at]springer[dot]com…| Anbieter: preigu.
Sprache: Englisch
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Taschenbuch. Zustand: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - This book describes how robots can make sense of motion in their surroundings and use the patterns they observe to blend in better in dynamic environments shared with humans.The world around us is constantly changing. Nonetheless, we can find our way… and aren't overwhelmed by all the buzz, since motion often follows discernible patterns. Just like humans, robots need to understand the patterns behind the dynamics in their surroundings to be able to efficiently operate e.g. in a busy airport. Yet robotic mapping has traditionally been based on the static world assumption, which disregards motion altogether. In this book, the authors describe how robots can instead explicitly learn patterns of dynamic change from observations, store those patterns in Maps of Dynamics (MoDs), and use MoDs to plan less intrusive, safer and more efficient paths. The authors discuss the pros and cons of recently introduced MoDs and approaches to MoD-informed motion planning, and provide an outlook on future work in this emerging, fascinating field.
Sprache: Englisch
Verlag: Springer International Publishing, 2020
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Buch. Zustand: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - This book describes how robots can make sense of motion in their surroundings and use the patterns they observe to blend in better in dynamic environments shared with humans.The world around us is constantly changing. Nonetheless, we can find our way and ar…en't overwhelmed by all the buzz, since motion often follows discernible patterns. Just like humans, robots need to understand the patterns behind the dynamics in their surroundings to be able to efficiently operate e.g. in a busy airport. Yet robotic mapping has traditionally been based on the static world assumption, which disregards motion altogether. In this book, the authors describe how robots can instead explicitly learn patterns of dynamic change from observations, store those patterns in Maps of Dynamics (MoDs), and use MoDs to plan less intrusive, safer and more efficient paths. The authors discuss the pros and cons of recently introduced MoDs and approaches to MoD-informed motion planning, and provide an outlook on future work in this emerging, fascinating field.
Sprache: Englisch
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Verlag: Springer International Publishing Mrz 2021, 2021
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Taschenbuch. Zustand: Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -This book describes how robots can make sense of motion in their surroundings and use the patterns they observe to blend in better in dynamic environments shared with humans.The world around us is constantly changing. Nonetheless, we…can find our way and aren't overwhelmed by all the buzz, since motion often follows discernible patterns. Just like humans, robots need to understand the patterns behind the dynamics in their surroundings to be able to efficiently operate e.g. in a busy airport. Yet robotic mapping has traditionally been based on the static world assumption, which disregards motion altogether. In this book, the authors describe how robots can instead explicitly learn patterns of dynamic change from observations, store those patterns in Maps of Dynamics (MoDs), and use MoDs to plan less intrusive, safer and more efficient paths. The authors discuss the pros and cons of recently introduced MoDs and approaches to MoD-informed motion planning, and provide an outlook on future work in this emerging, fascinating field. 180 pp. Englisch.
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Buch. Zustand: Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -This book describes how robots can make sense of motion in their surroundings and use the patterns they observe to blend in better in dynamic environments shared with humans.The world around us is constantly changing. Nonetheless, we can fin…d our way and aren't overwhelmed by all the buzz, since motion often follows discernible patterns. Just like humans, robots need to understand the patterns behind the dynamics in their surroundings to be able to efficiently operate e.g. in a busy airport. Yet robotic mapping has traditionally been based on the static world assumption, which disregards motion altogether. In this book, the authors describe how robots can instead explicitly learn patterns of dynamic change from observations, store those patterns in Maps of Dynamics (MoDs), and use MoDs to plan less intrusive, safer and more efficient paths. The authors discuss the pros and cons of recently introduced MoDs and approaches to MoD-informed motion planning, and provide an outlook on future work in this emerging, fascinating field. 180 pp. Englisch.
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Kartoniert / Broschiert. Zustand: New. Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. Investigates recent methods that make it possible to represent the broad range of real-world spatial motion patterns in a compact, yet meaningful way Primarily focuses on creating maps that…capture the motion patterns of dynamic ob.
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Verlag: Springer International Publishing, 2020
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Gebunden. Zustand: New. Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. Investigates recent methods that make it possible to represent the broad range of real-world spatial motion patterns in a compact, yet meaningful way Primarily focuses on creating maps that capture the mot…ion patterns of dynamic ob.
Probabilistic Mapping of Spatial Motion Patterns for Mobile Robots (Cognitive Systems Monographs)
Kucner, Tomasz Piotr; Lilienthal, Achim J.; Magnusson, Martin; Palmieri, Luigi; Srinivas Swaminathan, Chittaranjan
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Probabilistic Mapping of Spatial Motion Patterns for Mobile Robots (Cognitive Systems Monographs)
Kucner, Tomasz Piotr; Lilienthal, Achim J.; Magnusson, Martin; Palmieri, Luigi; Srinivas Swaminathan, Chittaranjan
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Verlag: Springer, Springer International Publishing Mär 2021, 2021
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Taschenbuch. Zustand: Neu. This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -This book describes how robots can make sense of motion in their surroundings and use the patterns they observe to blend in better in dynamic environments shared with humans.Springer-Verlag KG, Sachsenplatz 4-6, 1201 Wien 180 pp. Englisch….
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Verlag: Springer, Springer International Publishing Mär 2020, 2020
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