LOGIN TO YOUR ACCOUNT

Username
Password
Remember Me
Or use your Academic/Social account:

CREATE AN ACCOUNT

Or use your Academic/Social account:

Congratulations!

You have just completed your registration at OpenAire.

Before you can login to the site, you will need to activate your account. An e-mail will be sent to you with the proper instructions.

Important!

Please note that this site is currently undergoing Beta testing.
Any new content you create is not guaranteed to be present to the final version of the site upon release.

Thank you for your patience,
OpenAire Dev Team.

Close This Message

CREATE AN ACCOUNT

Name:
Username:
Password:
Verify Password:
E-mail:
Verify E-mail:
*All Fields Are Required.
Please Verify You Are Human:
fbtwitterlinkedinvimeoflicker grey 14rssslideshare1
Mukhina, M. P.; National Aviation University (2014)
Publisher: Национальный Авиационный Университет
Languages: English
Types: Unknown
Subjects: одночасне картографування та позіціонування; статистична кореляція; фільтр Калмана, UDC 62-50, одновременное картографирование и позиционирование; статистическая корреляция; фильтр Калмана, simultaneous localization and mapping; statistical correlation; Kalman filter
Розглянуто характерні особливості візуального алгоритма одночасного картографування та позіціонування. Сформульовано постановку задачі навігації для безперервного спостереження поверхні землі. Запропоновано Алгоритм кореляційного пошуку й оцінювання координат на основі калманівської фільтрації Рассмотрены характерные особенности визуального алгоритма одновременного картографирования и позиционирования. Сформулирована постановка задачи навигации для непрерывного наблюдения поверхности земли. Предложен алгоритм корреляционного поиска и оценки координат на основе калмановской фильтрации Visual information features for simultaneous localization and mapping algorithm are considered. The problem of navigation for continuous observation of the ground surface is formulated. The algorithm of correlation search and coordinates estimation is proposed based on Kalman filtering
  • No references.
  • No related research data.
  • No similar publications.