Cartographie et localisation simultanéesvignette|Une carte générée par le robot Darmstadt. La localisation et cartographie simultanées, connue en anglais sous le nom de SLAM (simultaneous localization and mapping) ou CML (concurrent mapping and localization), consiste, pour un robot ou véhicule autonome, à simultanément construire ou améliorer une carte de son environnement et de s’y localiser. La plupart des robots industriels sont fixes et effectuent des tâches dans un environnement connu.
CovarianceEn théorie des probabilités et en statistique, la covariance entre deux variables aléatoires est un nombre permettant de quantifier leurs écarts conjoints par rapport à leurs espérances respectives. Elle s’utilise également pour deux séries de données numériques (écarts par rapport aux moyennes). La covariance de deux variables aléatoires indépendantes est nulle, bien que la réciproque ne soit pas toujours vraie. La covariance est une extension de la notion de variance.
AutocovarianceLa fonction d'autocovariance d'un processus stochastique permet de caractériser les dépendances linéaires existant au sein de ce processus. Si est un processus stationnaire au sens faible alors et pour n'importe quels entiers naturels . Dans ce cas et il suffit alors de définir les autocovariances par la fonction qui à tout associe . La fonction d'autocovariance apparaît alors comme la covariance de ce processus avec une version décalée de lui-même. On appelle l'autocovariance d'ordre .
Variable latenteIn statistics, latent variables (from Latin: present participle of lateo, “lie hidden”) are variables that can only be inferred indirectly through a mathematical model from other observable variables that can be directly observed or measured. Such latent variable models are used in many disciplines, including political science, demography, engineering, medicine, ecology, physics, machine learning/artificial intelligence, bioinformatics, chemometrics, natural language processing, management, psychology and the social sciences.
Processus gaussienEn théorie des probabilités et en statistiques, un processus gaussien est un processus stochastique (une collection de variables aléatoires avec un index temporel ou spatial) de telle sorte que chaque collection finie de ces variables aléatoires suit une loi normale multidimensionnelle ; c'est-à-dire que chaque combinaison linéaire est normalement distribuée. La distribution d'un processus gaussien est la loi jointe de toutes ces variables aléatoires. Ses réalisations sont donc des fonctions avec un domaine continu.
Contrôle d'attitudeLe contrôle d'attitude est le processus qui permet de contrôler l'attitude (c'est-à-dire l'orientation dans l'espace) d'un engin aérospatial : aéronef, missile ou véhicule spatial tels qu'un satellite artificiel, une sonde spatiale, une station spatiale ou un lanceur - de manière que cet engin puisse remplir ses objectifs. Un engin aérospatial, même placé dans l'espace, subit des forces qui modifient plus ou moins rapidement son orientation.
Centrale à inertiethumb|Gyrolaser de forme triangulaire, technologie de gyromètre couramment utilisée dans les centrales à inertie. Une centrale à inertie ou centrale inertielle est un instrument utilisé en navigation, capable d'intégrer les mouvements d'un mobile (accélération et vitesse angulaire) pour estimer son orientation (angles de roulis, de tangage et de cap), sa vitesse linéaire et sa position. L'estimation de position est relative au point de départ ou au dernier point de recalage.
ObservabilityObservability is a measure of how well internal states of a system can be inferred from knowledge of its external outputs. In control theory, the observability and controllability of a linear system are mathematical duals. The concept of observability was introduced by the Hungarian-American engineer Rudolf E. Kálmán for linear dynamic systems. A dynamical system designed to estimate the state of a system from measurements of the outputs is called a state observer or simply an observer for that system.
Filtre de Kalman d'ensembleLe filtre de Kalman d'ensemble (EnKF) est une variante du filtre de Kalman plus adaptée aux problèmes de très grande dimension comme les modèles géophysiques. Il a fait son apparition en 1994 dans un article de Geir Evensen. L'idée du filtre de Kalman d'ensemble est de représenter la loi recherchée par un échantillon de la variable d'état, et par suite la matrice de covariance du filtre de Kalman devient une matrice de covariance échantillonnée.
Robot sous-marin autonomeUn 'robot autonome sous-marin' (en anglais autonomous underwater vehicle ou AUV), est un robot qui se déplace dans l'eau de manière autonome, contrairement à un véhicule sous-marin téléopéré (remotely operated vehicle ou ROV). Dans le domaine militaire, il y est fait référence sous l'appellation unmanned undersea vehicle (UUV). En général, les AUV ont une forme de torpille afin de minimiser leur traînée hydrodynamique, ce qui permet de limiter la consommation énergétique et donc d'augmenter leur portée.
