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Academic Year/course: 2022/23

615 - Máster Universitario en Robótica, Gráficos y Visión por Computador / Robotics, Graphics and Computer Vision

69156 - Simultaneous Localization and Mapping


Syllabus Information

Academic Year:
2022/23
Subject:
69156 - Simultaneous Localization and Mapping
Faculty / School:
110 - Escuela de Ingeniería y Arquitectura
Degree:
615 - Máster Universitario en Robótica, Gráficos y Visión por Computador / Robotics, Graphics and Computer Vision
ECTS:
6.0
Year:
1
Semester:
Second semester
Subject Type:
Compulsory
Module:
---

1. General information

1.1. Aims of the course

The objective of the course is to study the main techniques of Simultaneous Localization and Map Building (SLAM), understand their mathematical and algorithmic foundations, and be able to apply them in real examples.

These approaches and objectives are aligned with some of the Sustainable Development Goals, SDG, of the 2030 Agenda (https://www.un.org/sustainabledevelopment/es/) and certain specific goals, in such a way that the acquisition of the Learning outcomes of the subject provides training and competence to the student to contribute to a certain extent to their achievement:

  • Goal 3: Ensure healthy lives and promote well-being for all at all ages
    • Target: 3.6 By 2020, halve the number of deaths and injuries caused by traffic accidents in the world
  • Goal 8: Promote sustained, inclusive and sustainable economic growth, full and productive employment and decent work for all
    • Target 8.4 Progressively improve, by 2030, the efficient production and consumption of world resources and seek to decouple economic growth from environmental degradation, in accordance with the Ten-Year Framework of Programs on Sustainable Consumption and Production patterns, starting with the developed countries

1.2. Context and importance of this course in the degree

In this subject  we study the concepts and techniques related to SLAM, one of the most important problems and applications of autonomous robots that use sensors to determine their spatial position and build a model of the environment that surrounds them.

1.3. Recommendations to take this course

This subject is compulsory in the second semester.  The knowledge and skills acquired in the compulsory subjects of the first semester Autonomous Robots, Computer Vision, Machine Learning, and Programming and Architecture of Computing Systems are very useful.  Thus it is advisable to have taken them previously.

2. Learning goals

2.1. Competences

The student will acquire the following basic competences:

  • CB6 – To possess and understand knowledge that provides a basis or opportunity to be original in the development and / or application of ideas, often in a research context.
  • CB7 - That students know how to apply the acquired knowledge and ability to solve problems in new or little-known settings within broader (or multidisciplinary) contexts related to their area of ​​study.
  • CB8 - That students are able to integrate knowledge and face the complexity of formulating judgments based on information that, being incomplete or limited, includes reflections on the social and ethical responsibilities linked to the application of their knowledge and judgments.
  • CB9 - That students know how to communicate their conclusions and the latest knowledge and reasons that support them to specialized and non-specialized audiences in a clear and unambiguous way.
  • CB10 - That students possess the learning skills that allow them to continue studying in a way that will have to be largely self-directed or autonomous.

The student will acquire the following general competences:

  • CG01 – Acquisition of advanced and demonstrated knowledge, in a context of scientific and technological research or highly specialized, a detailed and well-founded understanding of the theoretical and practical aspects and of the working methodology in the fields of Robotics, Graphics and / or Computer Vision, allowing them to be innovative in a context of research, development and innovation.
  • CG02 - Ability to apply and integrate their knowledge, their understanding, their scientific foundation and their problem-solving abilities in new and imprecisely defined environments, including multidisciplinary contexts, as highly specialized researchers and professionals.
  • CG03 - Ability to evaluate and select the appropriate scientific theory and the precise methodology of their fields of study to formulate judgments based on incomplete or limited information, including, when necessary and pertinent, considerations on social or ethical responsibility linked to the solution that is proposed in each case.
  • CG04 - Ability to predict and control the evolution of complex situations by developing new and innovative work methodologies adapted to the specific scientific / research, technological or professional field, generally multidisciplinary, in which their activity is carried out.
  • CG05 - Ability to transmit in English, orally and in writing, in a clear and unambiguous way, to a specialized audience or not, results from scientific and technological research or the most advanced field of innovation, as well as the most relevant foundations on which they are based.
  • CG06 – To have developed sufficient autonomy to participate in research projects and scientific or technological collaborations within their subject area, in interdisciplinary contexts and, where appropriate, with a high component of knowledge transfer.
  • CG07 - Ability to take responsibility for your own professional development and specialization in one or more fields of study.
  • CG08 – To possess the aptitudes, skills and method necessary to carry out multidisciplinary research and / or development work in the fields of Robotics, Graphics and / or Computer Vision.
  • CG09 - Ability to use the techniques, skills and tools of Engineering necessary for solving problems of the Robotics, Graphics and / or Computer Vision fields.
  • CG10 - Ability to understand, relate to the state of the art and critically evaluate scientific publications in the fields of Robotics, Graphics and / or Computer Vision.
  • CG11 - Ability to manage and use bibliography, documentation, databases, software and hardware specific to the fields of Robotics, Graphics and / or Computer Vision.
  • CG12 - Ability to work in a multidisciplinary group and in a multilingual environment.

The student will acquire the following specific competences:

  • CE01 - Ability to apply mathematical and artificial intelligence methods to model, design and develop Robotics, Graphics and / or Computer Vision systems and applications.
  • CE02 - Ability to design and develop new methods and algorithms applicable to autonomous systems or virtual and augmented reality.
  • CE04 - Ability to conceive, design and develop software, products and systems in the field of Robotics.
  • CE06 - Ability to conceive, design and develop software, products and systems in the field of Computer Vision.
  • CE07 - Ability to develop and evaluate software for Robotics, Graphics and Computer Vision problems that can use general and / or specific purpose architectures.

2.2. Learning goals

The student must be able to:

  1. Know the different types of SLAM systems.
  2. Understand the main perception algorithms for tracking and recognizing places and their fundamentals.
  3. Know, operate and calibrate standard sensors for SLAM.
  4. Design and develop SLAM systems for different applications.
  5. Evaluate the performance of a SLAM system under realistic operating conditions.
  6. Propose and evaluate the benefits of new algorithms that address unresolved aspects of the operation of a SLAM system.

2.3. Importance of learning goals

The student will learn how to evaluate, develop and integrate SLAM systems in a wide set of real-life applications: robotics, drones, autonomous vehicles or augmented and virtual reality systems. This knowledge is crucial for a successful career in research or in high-tech companies.

3. Assessment (1st and 2nd call)

3.1. Assessment tasks (description of tasks, marking system and assessment criteria)

In accordance with the regulations of the University of Zaragoza, the evaluation of this subject is established as Type continuous or global.

Given the relevance of the acquisition of practical skills in the subject through the use of computer systems, throughout the course the work will also be evaluated, based on (1) a prior study report, (2) the development of the practical work (3) the preparation of a final report and (4) the resolution of the questions raised.

In each call, the evaluation will include the following:

  • E01 - Written / laboratory test (30%, T). Graded between 0 and 10 points. It will take place during the exam period.
    The student will be evaluated of the set of learning results from the theoretical point of view and problem resolution.
  • E02 - Directed work (60%, L). Graded between 0 and 10 points. The objective of these tests is to evaluate the knowledge and skills that students have acquired in the application of theoretical knowledge. The students attend the laboratory sessions with the previous study of the work done. The sessions will consist in the development in the lab of a series of exercises related to the contents of the subject.
  • E03 - Oral presentations and debates (10%, D). Graded between 0 and 10 points. The ability to synthesize, to highlight important concepts, and the dialectical ability to identify different points of view will be considered.


To pass the subject, it is required to obtain a grade in T and L greater than or equal to 5 points over 10. Only in this case, the overall grade of the course will be (0.3T + 0.6L + 0.1D). Otherwise, the overall grade will be the minimum between 4 and the result of applying the above formula. The subject is passed with an overall grade of 5 points out of 10.

Optionally, a student may deliver during the semester, on the dates indicated by the teachers, the solutions implemented for each of the exercises proposed for the directed work sessions. Delivery in date of these solutions will exempt the student from taking the final practical test in the laboratory.

In this case, the grade by continuous assessment of the subject will be (0.9L + 0.1D).

In case of not approving the subject in the first call, in the second call it will be compulsory both to sit for the written test, and presenting the directed works.

4. Methodology, learning tasks, syllabus and resources

4.1. Methodological overview

The learning process includes the following methodologies:

  • M01 - Theory Class.
  • M02 - Expert talks.
  • M04 - Group work.
  • M05 - Problem-based learning.
  • M07 - Projects.
  • M08 - Presentation of group work.
  • M09 - Laboratory.
  • M10 - Tutoring.
  • M11 - Evaluation.
  • M12 - Theoretical works.
  • M13 - Practical work.
  • M14 - Theoretical study.
  • M15 - Practical study.
  • M16 - Complementary activities.
  • M18 - Competitions and hackathons.

4.2. Learning tasks

The course consists of 6 ECTS credits that represent an estimated dedication by the student of 150 hours,
divided into the following activities:

  • Lectures, theory: 25 hours
  • Lectures, problems: 5 hours
  • Computer Lab Sessions: 20 hours
  • Assignments: 34 hours
  • Study: 60 hours
  • Assessment tests: 6 hours

4.3. Syllabus

  1. Fundamentals
    Basic concepts, theory and estimation methods
  2. Robustness
    Sensors, features
    Data association, tracking, loop detection and closure, relocalisation
    Complex and dynamic environments
  3. Accuracy and Scaling
    Non-linearity, computational cost
    Algorithms for large scale SLAM
  4. Vision based SLAM systems
    Visual SLAM as an optimization problem. Bundle Adjustment (BA)
    Tracking. Visual odometry (VO). Pose-only BA
    Mapping. Local BA. Lie groups and optimization algorithms
    Relocation and loop closing
  5. Advanced Visual SLAM
    Visual-inertial SLAM
    Multi-mapping

4.4. Course planning and calendar

The subject calendar will be defined by the center in the academic calendar of the corresponding course.
The detailed calendar of activities will be available in Moodle, and will be presented on the first day of class.

4.5. Bibliography and recommended resources

Robot Manipulators by Paul, Richard. [MIT Press, 1981].

Mobile Robot Localization and Map Building, A Multisensor Fusion Approach by Castellanos, Jose A., Tardós, Juan D. [Springer 1999]

Probabilistic Robotics by Thrun, Sebastian; Burgard, Wolfram; Fox, Dieter.  [2005]

Pattern Classification by Duda,Richard O.; Hart,Peter E.; Stork,David G.. [2000,2nd Edition.]

Springer Handbook of Robotics by Siciliano, Bruno; Kathib, Oussama.  [2016, 2nd Edition.]

State Estimation for Robotics by Barfoot, Timothy [Cambridge, 2017]

Juan D. Tardós Scholar:

https://scholar.google.es/citations?user=TVf1gw0AAAAJ&hl=en

José A. Castellanos Scholar:

https://scholar.google.es/citations?user=p4dEOQcAAAAJ&hl=en

José Neira Scholar: 

https://scholar.google.es/citations?user=scoMbR8AAAAJ&hl=en


Curso Académico: 2022/23

615 - Máster Universitario en Robótica, Gráficos y Visión por Computador / Robotics, Graphics and Computer Vision

69156 - Simultaneous Localization and Mapping


Información del Plan Docente

Año académico:
2022/23
Asignatura:
69156 - Simultaneous Localization and Mapping
Centro académico:
110 - Escuela de Ingeniería y Arquitectura
Titulación:
615 - Máster Universitario en Robótica, Gráficos y Visión por Computador / Robotics, Graphics and Computer Vision
Créditos:
6.0
Curso:
1
Periodo de impartición:
Segundo semestre
Clase de asignatura:
Obligatoria
Materia:
---

1. Información Básica

1.1. Objetivos de la asignatura

El objetivo de la asignatura es estudiar las principales técnicas de construcción de mapas y localización simultánea (SLAM en sus siglas en inglés), comprender sus fundamentos matemáticos y algorítmicos, y ser capaces de aplicarlas en ejemplos reales.

Estos planteamientos y objetivos están alineados con algunos de los Objetivos de Desarrollo Sostenible, ODS, de la Agenda 2030 (https://www.un.org/sustainabledevelopment/es/) y determinadas metas concretas, de tal manera que la adquisición de los resultados de aprendizaje de la asignatura proporciona capacitación y competencia al estudiante para contribuir en cierta medida a su logro:

  • Objetivo 3: Garantizar una vida sana y promover el bienestar para todos en todas las edades
    • Meta: 3.6 Para 2020, reducir a la mitad el número de muertes y lesiones causadas por accidentes de tráfico en el mundo
  • Objetivo 8: Promover el crecimiento económico sostenido, inclusivo y sostenible, el empleo pleno y productivo y el trabajo decente para todo
    • Meta 8.4 Mejorar progresivamente, de aquí a 2030, la producción y el consumo eficientes de los recursos mundiales y procurar desvincular el crecimiento económico de la degradación del medio ambiente, conforme al Marco Decenal de Programas sobre modalidades de Consumo y Producción Sostenibles, empezando por los países desarrollados

1.2. Contexto y sentido de la asignatura en la titulación

En esta asignatura se estudian los conceptos y técnicas relativos a uno de los problemas y aplicaciones más importantes de los robots autónomos que utilizan sensores para determinar su posición espacial y construir un modelo del entorno que le rodea.

1.3. Recomendaciones para cursar la asignatura

En esta asignatura obligatoria, de segundo cuatrimestre, confluyen los conocimientos y destrezas adquiridos en las asignaturas obligatorias de primer cuatrimestre Autonomous Robots, Computer Vision, Machine Learning, y Programming and Architecture of Computing Systems, por lo que es recomendable haberlas cursado previamente.

2. Competencias y resultados de aprendizaje

2.1. Competencias

El estudiante adquirirá las siguientes competencias básicas:

  • CB6 - Poseer y comprender conocimientos que aporten una base u oportunidad de ser originales en el desarrollo y/o aplicación de ideas, a menudo en un contexto de investigación.
  • CB7 - Que los estudiantes sepan aplicar los conocimientos adquiridos y su capacidad de resolución de problemas en entornos nuevos o poco conocidos dentro de contextos más amplios (o multidisciplinares) relacionados con su área de estudio.
  • CB8 - Que los estudiantes sean capaces de integrar conocimientos y enfrentarse a la complejidad de formular juicios a partir de una información que, siendo incompleta o limitada, incluya reflexiones sobre las responsabilidades sociales y éticas vinculadas a la aplicación de sus conocimientos y juicios.
  • CB9 - Que los estudiantes sepan comunicar sus conclusiones y los conocimientos y razones últimas que las sustentan a públicos especializados y no especializados de un modo claro y sin ambigüedades
  • CB10 - Que los estudiantes posean las habilidades de aprendizaje que les permitan continuar estudiando de un modo que habrá de ser en gran medida autodirigido o autónomo.

El estudiante adquirirá las siguientes competencias generales:

  • CG01 - Haber adquirido conocimientos avanzados y demostrado, en un contexto de investigación científica y tecnológica o altamente especializado, una comprensión detallada y fundamentada de los aspectos teóricos y prácticos y de la metodología de trabajo en los ámbitos de la Robótica, Gráficos y/o Visión por Computador, que les permitan ser innovadores en un contexto de investigación, desarrollo e innovación.
  • CG02 -  Capacidad para aplicar e integrar sus conocimientos, la comprensión de estos, su fundamentación científica y sus capacidades de resolución de problemas en entornos nuevos y definidos de forma imprecisa, incluyendo contextos de carácter multidisciplinar tanto investigadores como profesionales altamente especializados
  • CG03 - Capacidad para evaluar y seleccionar la teoría científica adecuada y la metodología precisa de sus campos de estudio para formular juicios a partir de información incompleta o limitada incluyendo, cuando sea preciso y pertinente, una reflexión sobre la responsabilidad social o ética ligada a la solución que se proponga en cada caso
  • CG04 - Capacidad para predecir y controlar la evolución de situaciones complejas mediante el desarrollo de nuevas e innovadoras metodologías de trabajo adaptadas al ámbito científico/investigador, tecnológico o profesional concreto, en general multidisciplinar, en el que se desarrolle su actividad
  • CG05 - Capacidad para transmitir en inglés, de manera oral y escrita,  de un modo claro y sin ambigüedades a un público especializado o no, resultados procedentes de la investigación científica y tecnológica o del ámbito de la innovación más avanzada, así como los fundamentos más relevantes sobre los que se sustentan.
  • CG06 -  Haber desarrollado la autonomía suficiente para participar en proyectos de investigación y colaboraciones científicas o tecnológicas dentro su ámbito temático, en contextos interdisciplinares y, en su caso, con una alta componente de transferencia del conocimiento.
  • CG07 - Capacidad para asumir la responsabilidad de su propio desarrollo profesional y de su especialización en uno o más campos de estudio.
  • CG08 - Poseer las aptitudes, destrezas y método necesarios para la realización de un trabajo de investigación y/o desarrollo de tipo multidisciplinar en los ámbitos de la Robótica, Gráficos y/o Visión por Computador.
  • CG09 - Capacidad para usar las técnicas, habilidades y herramientas de la Ingeniería necesarias para la resolución de problemas de los ámbitos de la Robótica, Gráficos y/o Visión por Computador.
  • CG10 - Capacidad para comprender, relacionar con el estado del arte y evaluar críticamente publicaciones científicas en los ámbitos de la Robótica, Gráficos y/o Visión por Computador.
  • CG11 - Capacidad para gestionar y utilizar bibliografía, documentación, bases de datos, software y hardware específicos de los ámbitos de la Robótica, Gráficos y/o Visión por Computador.
  • CG12 - Capacidad para trabajar en un grupo multidisciplinar y en un entorno multilingüe

El estudiante adquirirá las siguientes competencias específicas:

  • CE01 - Capacidad para aplicar métodos matemáticos y de inteligencia artificial para modelar, diseñar y desarrollar sistemas y aplicaciones de Robótica, Gráficos y Visión por Computador.
  • CE02 - Capacidad para diseñar y desarrollar nuevos métodos y algoritmos aplicables a sistemas autónomos o de realidad virtual y aumentada.
  • CE04 - Capacidad para concebir, diseñar y desarrollar software, productos y sistemas en el ámbito de la robótica.
  • CE06 - Capacidad para concebir, diseñar y desarrollar software, productos y sistemas en el ámbito de la visión por computador.
  • CE07 - Capacidad para desarrollar y evaluar software para problemas de Robótica, Gráficos y Visión por Computador, que pueda utilizar arquitecturas de propósito general y/o específico.

2.2. Resultados de aprendizaje

El alumno deberá ser capaz de:

  1. Conocer los diferentes tipos de sistemas de localización y construcción de mapas.
  2. Comprender los principales algoritmos de percepción para tareas de seguimiento y reconocimiento de lugares y sus fundamentos.
  3.  Conocer, operar y calibrar sensores estándar para sistemas de localización y construcción de mapas y modelos.
  4. Diseñar y desarrollar sistemas de Simultaneous Localization and Mapping (SLAM) para diferentes aplicaciones.
  5. Evaluar las prestaciones de un sistema de SLAM en condiciones realistas de operación.
  6. Proponer y evaluar las prestaciones de nuevos algoritmos que aborden aspectos no resueltos de la operación de un sistema de SLAM.

2.3. Importancia de los resultados de aprendizaje

El alumno aprenderá a evaluar, desarrollar e integrar sistemas SLAM en un amplio conjunto de aplicaciones de la vida real: robótica, drones, vehículos autónomos o sistemas de realidad aumentada y virtual. Este conocimiento es crucial para una carrera exitosa en investigación o en empresas de alta tecnología.

3. Evaluación

3.1. Tipo de pruebas y su valor sobre la nota final y criterios de evaluación para cada prueba

De acuerdo con la normativa de la Universidad de Zaragoza la evaluación de esta asignatura se establece como de Tipo continuo o global.

Dada la relevancia que en la asignatura tiene la adquisición de competencias prácticas, mediante el uso de entornos informáticos y en el laboratorio, a lo largo del curso irá siendo evaluado también el trabajo, en base al estudio previo, desarrollo del trabajo práctico, elaboración de una memoria y resolución de las cuestiones planteadas. En cada convocatoria, la evaluación comprenderá lo siguiente:

  • E01 - Prueba escrita/de laboratorio (30%, T).  Calificada entre 0 y 10 puntos. Se realizará en periodo de exámenes. En ella se evaluará al alumno del conjunto de resultados de aprendizaje desde el punto de vista teórico y de resolución de problemas.
  • E02 - Trabajos dirigidos (60%, L).  Calificados entre 0 y 10 puntos. El objetivo de estas pruebas es evaluar los conocimientos y destrezas que han adquirido los alumnos en la aplicación de los conocimientos teóricos. Los alumnos deberán acudir a las sesiones de laboratorio con el estudio previo del trabajo realizado. Las sesiones de laboratorio consistirán en la realización utilizando el computador de una serie de ejercicios relacionados con los contenidos de la asignatura. 
  • E03 - Presentaciones y debates de forma oral (10%, D). Calificados entre 0 y 10 puntos. Se valorará la capacidad de síntesis, la habilidad para destacar conceptos importantes, y la capacidad dialéctica para identificar puntos de vista diferentes.

Para la superación de la asignatura es condición imprescindible obtener una calificación en T  y L mayor o igual que 5 puntos sobre 10. Sólo en ese caso, la calificación global de la asignatura será (0.3T + 0.6L + 0.1D). En otro caso, la calificación global será la mínima entre 4 y el resultado de aplicar la fórmula anterior. La asignatura se supera con una calificación global de 5 puntos sobre 10.

Opcionalmente, un alumno podrá ir entregando durante el semestre, en las fechas indicadas por los profesores, las soluciones implementadas para cada uno de los ejercicios planteados para las sesiones de trabajos dirigidos.  La entrega en fecha de estas soluciones, le eximirá de realizar la prueba final práctica en el laboratorio.  En este caso, la calificación por evaluación continua de la asignatura será (0.9L + 0.1D).

En caso de no aprobar la asignatura en la primera convocatoria, en la segunda convocatoria será obligatorio tanto presentarse a la prueba escrita, como presentar los trabajos dirigidos.

4. Metodología, actividades de aprendizaje, programa y recursos

4.1. Presentación metodológica general

El proceso de aprendizaje incluye las siguientes metodologías:

  • M01 - Clase de Teoría.
  • M02 - Charlas de expertos.
  • M04 - Trabajo en grupo.
  • M05 - Aprendizaje basado en problemas.
  • M07 - Proyectos.
  • M08 - Presentación de trabajos en grupo.
  • M09 - Laboratorio.
  • M10 - Tutoría.
  • M11 - Evaluación.
  • M12 - Trabajos teóricos.
  • M13 - Trabajos prácticos.
  • M14 - Estudio teórico.
  • M15 - Estudio práctico.
  • M16 - Actividades complementarias.
  • M18 - Competiciones y hackathones.

4.2. Actividades de aprendizaje

La asignatura consta de 6 créditos ECTS que suponen una dedicación estimada por parte del alumno de 150 horas, divididas en las siguientes actividades: 

  • Clase magistral: 25 horas
  • Resolución de problemas y casos: 5 horas
  • Prácticas de laboratorio: 20 horas
  • Trabajos de aplicación o investigación prácticos: 34 horas
  • Estudio: 60 horas
  • Pruebas de evaluación: 6 horas

4.3. Programa

  1. Fundamentos
    Conceptos básicos, teoría y métodos de estimación
  2. Robustez
    Sensores, características
    Asociación de datos, seguimiento, detección y cierre de bucles, relocalización
    Entornos complejos y dinámicos
  3. Precisión y escala
    No linealidad, costo computacional
    Algoritmos para SLAM a gran escala
  4. Sistemas de SLAM basados ​​en visión
    SLAM Visual como problema de optimización. Ajuste de haces (BA)
    Seguimiento de la cámara. Odometría visual (VO). BA solo en pose.
    Mapeo. BA local. Grupos de Lie y algoritmos de optimización
    Relocalización y cierre de bucles
  5. SLAM visual avanzado
    SLAM visual-inercial
    SLAM multi-mapa

4.4. Planificación de las actividades de aprendizaje y calendario de fechas clave

El calendario de la asignatura estará definido por el centro en el calendario académico del curso correspondiente.

El calendario detallado de actividades estará disponible en Moodle, y se presentará el primer día de clase.

4.5. Bibliografía y recursos recomendados

Robot Manipulators by Paul, Richard. [MIT Press, 1981].

Mobile Robot Localization and Map Building, A Multisensor Fusion Approach by Castellanos, Jose A., Tardós, Juan D. [Springer 1999]

Probabilistic Robotics by Thrun, Sebastian; Burgard, Wolfram; Fox, Dieter. [2005]

Pattern Classification by Duda,Richard O.; Hart,Peter E.; Stork,David G.. [2000,2nd Edition.]

Springer Handbook of Robotics by Siciliano, Bruno; Kathib, Oussama. [2016, 2nd Edition.]

State Estimation for Robotics by Barfoot, Timothy [Cambridge, 2017]

Juan D. Tardós Scholar:

https://scholar.google.es/citations?user=TVf1gw0AAAAJ&hl=en

José A. Castellanos Scholar:

https://scholar.google.es/citations?user=p4dEOQcAAAAJ&hl=en

José Neira Scholar: 

https://scholar.google.es/citations?user=scoMbR8AAAAJ&hl=en