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Trajectory Planning Using Dynamics and Power Models : A Heuristics Based Approach
Da: GreatBookPrices, Columbia, MD, U.S.A.
Valutazione del venditore 5 su 5 stelle
Condizione: New.
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Trajectory Planning Using Dynamics and Power Models : A Heuristics Based Approach
Da: GreatBookPrices, Columbia, MD, U.S.A.
Valutazione del venditore 5 su 5 stelle
Condizione: As New. Unread book in perfect condition.
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Trajectory Planning Using Dynamics and Power Models : A Heuristics Based Approach
Da: GreatBookPricesUK, Woodford Green, Regno Unito
Valutazione del venditore 5 su 5 stelle
EUR 62,29
Spedizione EUR 17,29
Spedito da Regno Unito a U.S.A.Quantità: 10 disponibili
Aggiungi al carrelloCondizione: New.
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Trajectory Planning Using Dynamics and Power Models: A Heuristics Based Approach
Da: Majestic Books, Hounslow, Regno Unito
Valutazione del venditore 4 su 5 stelle
EUR 73,89
Spedizione EUR 7,49
Spedito da Regno Unito a U.S.A.Quantità: 3 disponibili
Aggiungi al carrelloCondizione: New.
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Trajectory Planning Using Dynamics and Power Models
Lingua: Inglese
Editore: Taylor and Francis Ltd, GB, 2025
ISBN 10: 1041034407 ISBN 13: 9781041034407
EUR 85,98
Spedizione gratuita
Spedito in U.S.A.Quantità: Più di 20 disponibili
Aggiungi al carrelloHardback. Condizione: New. This book shows how to plan trajectories (i.e. time-dependent paths) for autonomous robots using a dynamic model within the A* framework.Drawing from optimal control's model predictive control framework, the book develops a paradigm called Sampling Based Model Predictive Optimization (SBMPO), which generates graph trees through input sampling of a dynamic model, enabling A*-type algorithms to find optimal trajectories. The book covers various robotic platforms and tasks, including manipulators lifting heavy loads, mobile robots navigating steep hills, energy-efficient skid-steered movements, thermally informed space exploration planning, and climbing robots in obstacle-rich environments. It also explores methods for updating dynamic models for robust operation and provides sample code for applying SBMPO to additional problems.This resource is aimed at researchers, engineers, and advanced students in motion planning and control for robotic and autonomous systems.
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Trajectory Planning Using Dynamics and Power Models : A Heuristics Based Approach
Da: GreatBookPricesUK, Woodford Green, Regno Unito
Valutazione del venditore 5 su 5 stelle
EUR 70,50
Spedizione EUR 17,29
Spedito da Regno Unito a U.S.A.Quantità: 10 disponibili
Aggiungi al carrelloCondizione: As New. Unread book in perfect condition.
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Trajectory Planning Using Dynamics and Power Models: A Heuristics Based Approach
Da: Books Puddle, New York, NY, U.S.A.
Valutazione del venditore 4 su 5 stelle
Condizione: New.
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Trajectory Planning Using Dynamics and Power Models: A Heuristics Based Approach
Da: Ria Christie Collections, Uxbridge, Regno Unito
Valutazione del venditore 5 su 5 stelle
EUR 80,21
Spedizione EUR 13,81
Spedito da Regno Unito a U.S.A.Quantità: Più di 20 disponibili
Aggiungi al carrelloCondizione: New. In.
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Trajectory Planning Using Dynamics and Power Models: A Heuristics Based Approach
Da: Biblios, Frankfurt am main, HESSE, Germania
Valutazione del venditore 4 su 5 stelle
EUR 84,75
Spedizione EUR 9,95
Spedito da Germania a U.S.A.Quantità: 3 disponibili
Aggiungi al carrelloCondizione: New.
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Trajectory Planning Using Dynamics and Power Models
Lingua: Inglese
Editore: Taylor and Francis Ltd, GB, 2025
ISBN 10: 1041034407 ISBN 13: 9781041034407
Da: Rarewaves.com USA, London, LONDO, Regno Unito
Valutazione del venditore 5 su 5 stelle
EUR 103,29
Spedizione gratuita
Spedito da Regno Unito a U.S.A.Quantità: Più di 20 disponibili
Aggiungi al carrelloHardback. Condizione: New. This book shows how to plan trajectories (i.e. time-dependent paths) for autonomous robots using a dynamic model within the A* framework.Drawing from optimal control's model predictive control framework, the book develops a paradigm called Sampling Based Model Predictive Optimization (SBMPO), which generates graph trees through input sampling of a dynamic model, enabling A*-type algorithms to find optimal trajectories. The book covers various robotic platforms and tasks, including manipulators lifting heavy loads, mobile robots navigating steep hills, energy-efficient skid-steered movements, thermally informed space exploration planning, and climbing robots in obstacle-rich environments. It also explores methods for updating dynamic models for robust operation and provides sample code for applying SBMPO to additional problems.This resource is aimed at researchers, engineers, and advanced students in motion planning and control for robotic and autonomous systems.
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Trajectory Planning Using Dynamics and Power Models: A Heuristics Based Approach
Da: Revaluation Books, Exeter, Regno Unito
Valutazione del venditore 5 su 5 stelle
EUR 101,44
Spedizione EUR 11,52
Spedito da Regno Unito a U.S.A.Quantità: 2 disponibili
Aggiungi al carrelloHardcover. Condizione: Brand New. 152 pages. 8.50x5.43x8.50 inches. In Stock.
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Trajectory Planning Using Dynamics and Power Models
Lingua: Inglese
Editore: Taylor and Francis Ltd, GB, 2025
ISBN 10: 1041034407 ISBN 13: 9781041034407
Da: Rarewaves USA United, OSWEGO, IL, U.S.A.
Valutazione del venditore 5 su 5 stelle
EUR 88,48
Spedizione EUR 42,90
Spedito in U.S.A.Quantità: Più di 20 disponibili
Aggiungi al carrelloHardback. Condizione: New. This book shows how to plan trajectories (i.e. time-dependent paths) for autonomous robots using a dynamic model within the A* framework.Drawing from optimal control's model predictive control framework, the book develops a paradigm called Sampling Based Model Predictive Optimization (SBMPO), which generates graph trees through input sampling of a dynamic model, enabling A*-type algorithms to find optimal trajectories. The book covers various robotic platforms and tasks, including manipulators lifting heavy loads, mobile robots navigating steep hills, energy-efficient skid-steered movements, thermally informed space exploration planning, and climbing robots in obstacle-rich environments. It also explores methods for updating dynamic models for robust operation and provides sample code for applying SBMPO to additional problems.This resource is aimed at researchers, engineers, and advanced students in motion planning and control for robotic and autonomous systems.
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Trajectory Planning Using Dynamics and Power Models
Lingua: Inglese
Editore: Taylor and Francis Ltd, GB, 2025
ISBN 10: 1041034407 ISBN 13: 9781041034407
Da: Rarewaves.com UK, London, Regno Unito
Valutazione del venditore 5 su 5 stelle
EUR 97,23
Spedizione EUR 74,91
Spedito da Regno Unito a U.S.A.Quantità: Più di 20 disponibili
Aggiungi al carrelloHardback. Condizione: New. This book shows how to plan trajectories (i.e. time-dependent paths) for autonomous robots using a dynamic model within the A* framework.Drawing from optimal control's model predictive control framework, the book develops a paradigm called Sampling Based Model Predictive Optimization (SBMPO), which generates graph trees through input sampling of a dynamic model, enabling A*-type algorithms to find optimal trajectories. The book covers various robotic platforms and tasks, including manipulators lifting heavy loads, mobile robots navigating steep hills, energy-efficient skid-steered movements, thermally informed space exploration planning, and climbing robots in obstacle-rich environments. It also explores methods for updating dynamic models for robust operation and provides sample code for applying SBMPO to additional problems.This resource is aimed at researchers, engineers, and advanced students in motion planning and control for robotic and autonomous systems.
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EUR 61,20
Spedizione EUR 48,99
Spedito da Germania a U.S.A.Quantità: Più di 20 disponibili
Aggiungi al carrelloCondizione: New. Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. Camilo Ordonez received a B.S. in Electronics Engineering from Pontificia Bolivariana University in 2003. He obtained his M.S. and Ph.D. degrees in Mechanical Engineering from Florida State University in 2006 and 2010, respectively. Currently, he .
