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Informatik-Ansicht

Theorie der Sensorfusion


Theory of Sensor Fusion 		Modulnummer
ME-699.05
Master
Pflicht/Wahl
Wahl Basis Ergänzung
Sonderfall
Zugeordnet zu Masterprofil
Basis Ergänzung
Sicherheit und Qualität
KI, Kognition, Robotik
Digitale Medien und Interaktion
Modulbereich : Mathematik und Theoretische Informatik
Modulteilbereich : 699 Spezielle Gebiete der Theoretischen Informatik
Anzahl der SWS
V UE K S Prak. Proj. ∑
0 0 4 0 0 0 4
Kreditpunkte : 6 Turnus

I.d.R. angeboten alle 2 Jahre

Formale Voraussetzungen : -
Inhaltliche Voraussetzungen : -
Vorgesehenes Semester : ab 1. Semester
Sprache : Deutsch
Ziele :
  • Fehlerbehaftete Größen in der Sprache der Stochastik (Kovarianzmatrix, Gaussverteilung) modellieren und damit Beweise führen können
  • Den (Extended/Unscented) Kalman Filter verstehen und anwenden können
  • Anschauliche Probleme der Sensorfusion mit Kalman Filter modellieren und lösen können
  • Anschauung und Theorie in Bezug bringen können, um Anwendungsprobleme und ihre Lösung mit Sensorfusionsalgorithmen beurteilen zu können
Inhalte :
  • Wahrscheinlichkeitsrechnung in R: Dichte, Erwartungswert, Varianz, Gaussverteilung
  • Fusion zweier Messwerte: Optimaler Schätzer
  • (Extended) Kalman Filter (1D)
  • Lineare Algebra: Vektoren und Matrizen
  • Wahrscheinlichkeitsrechng in R^n: Dichte, Erwartungswert, Kovarianzmatrix, mehrdimensionale Gaussverteilung
  • (Extended) Kalman Filter
  • Transformationen in 3D und homogene Koordinaten
  • Einführung [+]-Mannigfaltigkeiten
  • Unscented Kalman Filter auf [+]-Mannigfaltigkeiten
Unterlagen (Skripte, Literatur, Programme usw.) :
  • Skript zur Vorlesung
  • S. Thrun, W. Burgard, D. Fox, Probabilistic Robotics, MIT Press 2006
  • Y. Bar-Shalom, X.R. Li, T. Kirubarajan: Estimation with Applications to Tracking and Navigation, J. Wiley, 2001
  • R. Hafner: Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik, Springer, 1989
Form der Prüfung : Bearbeitung von Übungsaufgaben und Fachgespräch oder mündliche Prüfung
Arbeitsaufwand
Präsenz 56
Übungsbetrieb/Prüfungsvorbereitung 124
Summe 180 h
Lehrende: Prof. Dr. U. Frese Verantwortlich Prof. Dr. U. Frese
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