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Konferenzbeitrag

Robust Gaussian Filtering using a Pseudo Measurement

MPG-Autoren
/persons/resource/persons85090

Wuethrich,  Manuel
Dept. Autonomous Motion, Max Planck Institute for Intelligent Systems, Max Planck Society;

/persons/resource/persons202607

Garcia,  Cifuentes Cristina
Dept. Autonomous Motion, Max Planck Institute for Intelligent Systems, Max Planck Society;

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Trimpe,  Sebastian
Dept. Autonomous Motion, Max Planck Institute for Intelligent Systems, Max Planck Society;

/persons/resource/persons85085

Meier,  Franzi
Dept. Autonomous Motion, Max Planck Institute for Intelligent Systems, Max Planck Society;

/persons/resource/persons85081

Bohg,  Jeannette
Dept. Autonomous Motion, Max Planck Institute for Intelligent Systems, Max Planck Society;

/persons/resource/persons202605

Issac,  Jan
Dept. Autonomous Motion, Max Planck Institute for Intelligent Systems, Max Planck Society;

/persons/resource/persons76037

Schaal,  Stefan
Dept. Autonomous Motion, Max Planck Institute for Intelligent Systems, Max Planck Society;

Externe Ressourcen

Link
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Zitation

Wuethrich, M., Garcia, C. C., Trimpe, S., Meier, F., Bohg, J., Issac, J., et al. (2016). Robust Gaussian Filtering using a Pseudo Measurement. In D. Abramovitch, & G. Chiu (Eds.), Proceedings of the American Control Conference (ACC 2016) (pp. 3606-3613). New York, NY, USA: IEEE. doi:10.1109/ACC.2016.7525473.


Zitierlink: http://hdl.handle.net/11858/00-001M-0000-002D-1A24-8
Zusammenfassung
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