<?xml version="1.0"?>
<feed xmlns="http://www.w3.org/2005/Atom" xml:lang="fr">
	<id>https://datafranca.org/wiki/index.php?action=history&amp;feed=atom&amp;title=Estimation_robuste</id>
	<title>Estimation robuste - Historique des versions</title>
	<link rel="self" type="application/atom+xml" href="https://datafranca.org/wiki/index.php?action=history&amp;feed=atom&amp;title=Estimation_robuste"/>
	<link rel="alternate" type="text/html" href="https://datafranca.org/wiki/index.php?title=Estimation_robuste&amp;action=history"/>
	<updated>2026-09-24T23:24:39Z</updated>
	<subtitle>Historique des versions pour cette page sur le wiki</subtitle>
	<generator>MediaWiki 1.39.5</generator>
	<entry>
		<id>https://datafranca.org/wiki/index.php?title=Estimation_robuste&amp;diff=133133&amp;oldid=prev</id>
		<title>Pitpitt : Page créée avec « == &#039;&#039;&#039;&lt;span style=&quot;font-family:arial black;font-size:24px;  color:#1880a6;&quot;&gt;ROBOTIQUE&lt;/span&gt;&#039;&#039;&#039;==  == Définition == Méthodes d&#039;estimation statistique insensibles aux valeurs aberrantes dans les données. En robotique, les mesures de capteurs contiennent fréquemment des valeurs aberrantes (réflexions LiDAR parasites, appariements de caractéristiques incorrects). Les estimateurs robustes (RANSAC, M-estimateurs comme Huber ou Cauchy,... »</title>
		<link rel="alternate" type="text/html" href="https://datafranca.org/wiki/index.php?title=Estimation_robuste&amp;diff=133133&amp;oldid=prev"/>
		<updated>2026-09-24T18:48:36Z</updated>

		<summary type="html">&lt;p&gt;Page créée avec « ==&lt;a href=&quot;/wiki/Cat%C3%A9gorie:Robotique&quot; title=&quot;Catégorie:Robotique&quot;&gt; &amp;#039;&amp;#039;&amp;#039;&amp;lt;span style=&amp;quot;font-family:arial black;font-size:24px;  color:#1880a6;&amp;quot;&amp;gt;ROBOTIQUE&amp;lt;/span&amp;gt;&amp;#039;&amp;#039;&amp;#039;&lt;/a&gt;==  == Définition == Méthodes d&amp;#039;estimation statistique insensibles aux valeurs aberrantes dans les données. En robotique, les mesures de capteurs contiennent fréquemment des valeurs aberrantes (réflexions LiDAR parasites, appariements de caractéristiques incorrects). Les estimateurs robustes (RANSAC, M-estimateurs comme Huber ou Cauchy,... »&lt;/p&gt;
&lt;p&gt;&lt;b&gt;Nouvelle page&lt;/b&gt;&lt;/p&gt;&lt;div&gt;==[[:Catégorie:Robotique | &amp;#039;&amp;#039;&amp;#039;&amp;lt;span style=&amp;quot;font-family:arial black;font-size:24px;  color:#1880a6;&amp;quot;&amp;gt;ROBOTIQUE&amp;lt;/span&amp;gt;&amp;#039;&amp;#039;&amp;#039;]]==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== Définition ==&lt;br /&gt;
Méthodes d&amp;#039;estimation statistique insensibles aux valeurs aberrantes dans les données. En robotique, les mesures de capteurs contiennent fréquemment des valeurs aberrantes (réflexions LiDAR parasites, appariements de caractéristiques incorrects). Les estimateurs robustes (RANSAC, M-estimateurs comme Huber ou Cauchy, la méthode Graduated Non-Convexity) réduisent le poids ou excluent les valeurs aberrantes de l&amp;#039;estimation d&amp;#039;état.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== Français ==&lt;br /&gt;
&amp;#039;&amp;#039;&amp;#039;Estimation robuste&amp;#039;&amp;#039;&amp;#039;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== Anglais ==&lt;br /&gt;
&amp;#039;&amp;#039;&amp;#039;robust estimation&amp;#039;&amp;#039;&amp;#039;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==Sources==&lt;br /&gt;
[https://www.roboticscenter.ai/fr/glossary    Source : Robotic Center]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
{{Modèle:Robotique}}&lt;br /&gt;
[[Catégorie:Robotique]]&lt;/div&gt;</summary>
		<author><name>Pitpitt</name></author>
	</entry>
</feed>