| Ders Adı | : | Olasılıksal Robotik |
| Ders Kodu | : | ISTL 5034 |
| Ders İçeriği (Türkçe) | : | Özyinelemeli durum tahmini, olasılıkta temel kavramlar, robot – çevre etkileşimi, bayes filtresi, gauss filtreleri giriş, kalman filtresi, genişletilmiş kalman filtresi ve türevleri, parametrik olmayan filtreler – histogram filtresi, statik durumlu binary bayes filtresi, parçacık filtresi, robot hareketi, kinematik konfigürasyon, olasıksal kinematik, hız hareket modeli, odometri hareket modeli,robot hareketi ve haritalama, robot algılaması – mesafe algılayıcı modelleri, mesafe ölçerler için benzerlik alanları, koralosyon tabanlı ve özellik tabanlı ölçüm modelleri, gezgin robot lokalizasyonu – lokalizasyon problemlerinin sınıflanması, markov, ekf ve ukf lokalizasyon algoritmaları. |
| Ders İçeriği (İngilizce) | : | State Estimation, basic concepts, Bayes Filter, Gauss Filters, Kalman, Extended Kalman Filters and variations, Non parametric filters, histogram filters, Static binary Bayes filter, particle filters, Robot motion, kinematics, velocity motion model, Odometry model and mapping, Robot perception, Correlation based models, application tips, Mobile robot localization, Markov, EKF ve UKF Localization Algorithms. |
| Ders Saati | : |
| Teorik Ders : | 3 |
Uygulama : | 0 |
Laboratuar : | 0 |
|
| Ders Kredisi |
: |
3 |
