Beschreibung
Fusion von zeitinvarianten und zeitvarianten Daten mithilfe von Kalman-Filtern, ROSE-Filter und Partikelfiltern
In der heutigen Zeit wird die Bedeutung von Informationen und Daten immer wichtiger. In vielen Bereichen wie in Fertigungsstraßen, Maschinen oder auch bei sich selbständig bewegenden Fahrzeugen werden große Mengen an (Sensor-)Daten gesammelt. Diese müssen dann geeignet fusioniert werden um z.B. sich selbst und die Umgebung möglichst genau in Echtzeit zu lokalisieren. Je nach Anwendung/Problemstellung gibt es verschiedene gut geeignete Verfahren/Algorithmen. In diesem Seminar werden die gängigsten Verfahren zur Sensordatenfusion und deren Grundlagen anhand von vielen Beispielen vorgestellt. Darüber hinaus vertiefen die Teilnehmer den Stoff an praktischen Übungen am PC.
> Vermittlung der Grundlagen zur Datenfusion > Kennenlernen der wichtigsten Algorithmen der Datenfusion > Aufzeigen der Verfahren zur Datenfusion anhand vieler Beispiele > Entwurf von Algorithmen (Filter) am PC > durch das selbständige Üben gutes Stoffverständnis und Lernerfolg
> Ingenieure, Informatiker und Naturwissenschaftler, die Sensordaten zu verarbeiten haben. > Voraussetzung: Geeignet auch für Teilnehmer deren Studium schon länger zurück liegt. > Branche: Automobil, Maschinenbau, Informationstechnik
Mittwoch, 28. bis Freitag, 30. Juni 2023 9:00 bis 12:00 und 13:30 bis 17:00 Uhr 1. Einleitung > Informationen zum Seminar > einführende Beispiele 2. Grundlagen > Wahrscheinlichkeitstheorie > Signaltheorie 3. Sensordatenfusion zeitinvarianter Größen > Schätzungen von Skalaren und Vektoren > gewichtete Schätzungen 4. Grundlagen der Sensordatenfusion zeitvarianter Größen > Zustandsraumbeschreibung > Systemeigenschaften > zeitdiskrete Systeme > System- und Messrauschen 5. Filter zur Sensordatenfusion zeitvarianter Größen > klassische Kalman-Filter > ROSE-Filter > spezielle Filter: EKF, UKF, IF > Partikel-Filter
In der heutigen Zeit wird die Bedeutung von Informationen und Daten immer wichtiger. In vielen Bereichen wie in Fertigungsstraßen, Maschinen oder auch bei sich selbständig bewegenden Fahrzeugen werden große Mengen an (Sensor-)Daten gesammelt. Diese müssen dann geeignet fusioniert werden um z.B. sich selbst und die Umgebung möglichst genau in Echtzeit zu lokalisieren. Je nach Anwendung/Problemstellung gibt es verschiedene gut geeignete Verfahren/Algorithmen. In diesem Seminar werden die gängigsten Verfahren zur Sensordatenfusion und deren Grundlagen anhand von vielen Beispielen vorgestellt. Darüber hinaus vertiefen die Teilnehmer den Stoff an praktischen Übungen am PC.
> Vermittlung der Grundlagen zur Datenfusion > Kennenlernen der wichtigsten Algorithmen der Datenfusion > Aufzeigen der Verfahren zur Datenfusion anhand vieler Beispiele > Entwurf von Algorithmen (Filter) am PC > durch das selbständige Üben gutes Stoffverständnis und Lernerfolg
> Ingenieure, Informatiker und Naturwissenschaftler, die Sensordaten zu verarbeiten haben. > Voraussetzung: Geeignet auch für Teilnehmer deren Studium schon länger zurück liegt. > Branche: Automobil, Maschinenbau, Informationstechnik
Mittwoch, 28. bis Freitag, 30. Juni 2023 9:00 bis 12:00 und 13:30 bis 17:00 Uhr 1. Einleitung > Informationen zum Seminar > einführende Beispiele 2. Grundlagen > Wahrscheinlichkeitstheorie > Signaltheorie 3. Sensordatenfusion zeitinvarianter Größen > Schätzungen von Skalaren und Vektoren > gewichtete Schätzungen 4. Grundlagen der Sensordatenfusion zeitvarianter Größen > Zustandsraumbeschreibung > Systemeigenschaften > zeitdiskrete Systeme > System- und Messrauschen 5. Filter zur Sensordatenfusion zeitvarianter Größen > klassische Kalman-Filter > ROSE-Filter > spezielle Filter: EKF, UKF, IF > Partikel-Filter
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