Justin Cano, Corentin Chauffaut, Eric Chaumette, Gaël Pagès et Jérôme Le Ny
Communication écrite (2022)
Un lien externe est disponible pour ce document
| Département: | Département de génie électrique |
|---|---|
| Centre de recherche: | GERAD - Groupe d'études et de recherche en analyse des décisions |
| ISBN: | 9781665479271 |
| URL de PolyPublie: | https://publications.polymtl.ca/52440/ |
| Nom de la conférence: | IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS 2022) |
| Lieu de la conférence: | Kyoto, Japan |
| Date(s) de la conférence: | 2022-10-23 - 2022-10-27 |
| Maison d'édition: | IEEE |
| DOI: | 10.1109/iros47612.2022.9981427 |
| URL officielle: | https://doi.org/10.1109/iros47612.2022.9981427 |
| Date du dépôt: | 18 avr. 2023 14:58 |
| Dernière modification: | 25 sept. 2024 16:43 |
| Citer en APA 7: | Cano, J., Chauffaut, C., Chaumette, E., Pagès, G., & Le Ny, J. (octobre 2022). Maintaining Robot Localizability with Bayesian Cramer-Rao Lower Bounds [Communication écrite]. IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS 2022), Kyoto, Japan. https://doi.org/10.1109/iros47612.2022.9981427 |
|---|---|
Statistiques
Dimensions
Actions réservées au personnel
|
Afficher document |
