Multi-Sensor based Perception and State Estimation for Autonomous Vehicles

Multi-Sensor based Perception and State Estimation for Autonomous Vehicles

Percevoir ou comprendre les environnements environnants est indispensable pour construire des systèmes d aide à la conduite ou des véhicules autonomes. Dans cette thèse, nous étudions l approche de fusion de capteurs pour le problème de localisation et de cartographie simultanées (SLAM) avec des cap...

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Détails bibliographiques
Auteurs principaux : Chen Songming (Auteur), Frémont Vincent (Directeur de thèse, Membre du jury), Babel Marie (Président du jury de soutenance, Membre du jury), El Badaoui El Najjar Maan (Rapporteur de la thèse, Membre du jury), Checchin Paul (Rapporteur de la thèse, Membre du jury), Ainouz Samia (Membre du jury)
Collectivités auteurs : Centrale Nantes 1991-.... (Organisme de soutenance), École doctorale Mathématiques et sciences et technologies de l'information et de la communication Rennes (Ecole doctorale associée à la thèse), Laboratoire des Sciences du Numérique de Nantes (Laboratoire associé à la thèse)
Format : Thèse ou mémoire
Langue : anglais
Titre complet : Multi-Sensor based Perception and State Estimation for Autonomous Vehicles / Songming Chen; sous la direction de Vincent Frémont
Publié : 2022
Accès en ligne : Accès Nantes Université
Note sur l'URL : Accès au texte intégral
Note de thèse : Thèse de doctorat : Automatique, productique et robotique : Ecole centrale de Nantes : 2022
Sujets :
Véhicules autonomes
Fusion multicapteurs
Vision par ordinateur
Perception de l environnement
Estimation d état
Analyse d incertitude
Fusion de capteurs
Thèses et écrits académiques

Internet

http://www.theses.fr/2022ECDN0062/document