• 学习时长

    8周/建议每周至少6小时

  • 答疑服务

    专属微信答疑群/讲师助教均参与

  • 作业批改

    每章节设计作业/助教及时批改评优

  • 课程有效期

    一年/告别拖延,温故知新

*课程已报满,可预约下一期

  • 1-1: 开课仪式
  • 1-2: 机器人学中的状态估计 第五期经验建议分享-助教梁章科
  • 1-3: 机器人学中的状态估计 第五期经验建议分享-助教赵祯俊
  • 第1章: 概述与基础知识
  • 2: 【课件】第1讲概述
  • 第1节: 状态估计简介
  • 3: 【视频】状态估计简介
  • 第2节: 概率密度函数
  • 4: 【视频】概率密度函数
  • 第3节: 高斯概率密度函数
  • 5: 【视频】高斯概率密度函数
  • 第4节: 作业
  • 6: 【作业】第一章
  • 第2章: 线性高斯系统的状态估计问题
  • 7: 【课件】第2讲线性系统中的状态估计
  • 第1节: 离散时间的批量估计
  • 8: 【视频】离散时间的批量估计
  • 第2节: 离散时间的递归平滑算法
  • 9: 【视频】离散时间的递归平滑算法
  • 第3节: 离散时间的滤波算法
  • 10: 【视频】离散时间的滤波算法
  • 第4节: 作业
  • 11: 【作业】第二章

 

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