Kurs "Theorie der Sensorfusion" (Winter 2020/21)

Veranstalter

Prof. Dr. Udo Frese Tom Koller

Wintersemester 2020/21

Veranstaltungskennziffer: 03-ME-699.05 Kategorie V (ECTS: 6) K4 SWS:

Neuigkeiten

Teilnehmer

Beschreibung

Die Bestimmung der Position, entweder der eigenen oder der fremder Objekte, ist eine Aufgabe, die über Jahrhunderte hinweg eine Herausforderung für Mathematiker, Ingenieure und Geodäten war und vielfältige Anwendungen in Schiff-, Luft- und Raumfahrt, Astronomie, Verkehrswesen, Logistik, Robotik oder sogar im Sport hat. Über die Zeit wurde zu diesem Zwecke eine Vielzahl von Sensoren entwickelt, die von Sextanten, Theodoliten bis hin zu satellitengestütztem GPS und Kameras mit nachgeschalteter Bildverarbeitung reicht.

Kompetenzziele sind:

Teilnahme

Studierende der Informatik (Bereich Theorie), Digitale Medien und Systems Engineering (Bereiche Robotik, Mechatronik, Systems Engineering) im Hauptstudium.

Skript

Vom ersten Durchlauf der Veranstaltung gibt es ein Skript, das wir in diesem Durchlauf aktualisieren und weiter pflegen. Der Dank dafür geht an Christoph Hertzberg, Janosch Machowinski, René Wagner, und Pierre Willenbrock.

Theorie der Sensorfusion Skript 2018

Inhalt

Vergleiche Terminplan im Skript (Kapitel 1).

Literatur

C. Hertzberg, J. Machowinski, R. Wagner, P. Willenbrock, U. Frese, L. Schröder

Skript Theorie der Sensorfusion 2006

Die Vorlesung mitgetext.

U. Frese, L. Schröder

Merkzettel mathematische Grundlagen (im Skript)

Grundlagen in Statistik und Linearer Algebra

Y. Bar-Shalom, X.R. Li, T. Kirubarajan

Estimation with Applications to Tracking and Navigation, J. Wiley, 2001

Herleitung des Kalman Filters

S. Thrun, W. Burgard, D. Fox

Probabilistic Robotics - Kalman Filter Slides

Erklärung von KF, EKF, UKF. Grosse Teile des Vorlesungsstoff in Kurzform. Sehr gute Ergänzung.

S. Thrun, W. Burgard, D. Fox

Probabilistic Robotics, MIT Press, 2006

Generelle Referenz, Sensorfusion, aber nicht 3D

R. Hafner

Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik, Springer 1989

Statistische Grundlagen, nicht die eigentliche Sensorfusion

D. Kehlmann

Die Vermessung der Welt, rororo

Unterhaltung um Gauss & Humboldt

S. Thrun, W. Burgard, D. Fox

Probabilistic Robotics - Web Site

Abbildungen, Videos, etc. aus dem gleichnamigen Buch.

W.H. Press, S.A. Teukolsky, W.T. Vetterling, B.P. Flannery, University Press

Numerical Recipes in C, Second Edition

Mehrdimensionale quadratische Ausgleichsrechnung, keine * Kalman Filter

Richard Hartley and Andrew Zisserman

Multiple View Geometry, Cambridge University Press

Projektive Geometry, 3D Koordinatentransformationen, Generell: Geometrische Auswertung von Bildverarbeitungsergebnissen

de/VeranstaltungTdS20 (zuletzt geändert am 2020-10-13 16:02:08 durch TomKoller)