BSE Moderne Tracking Systeme: Unterschied zwischen den Versionen
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* Für die Vorbereitung liegt eine Probeklausur in SVN bereit. | * Für die Vorbereitung liegt eine Probeklausur in SVN bereit. | ||
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* Die digitalen Hilfsmittel, die Sie in Ihrem persönlichen SVN Ordner ablegen, werden 1 Tag vor der Klausur kopiert. Diese Hilfsmittel dürfen <code>10 MB</code> nicht überschreiten. Alle Vorlesungs und Übungsunterlagen aus SVN stehen Ihnen zur Verfügung. Kopieren Sie NICHT die Vorlesungsunterlagen zusätzlich in den Hilfsmittelordner. | |||
* Ein Beispiel liegt für Sie im Ordner <code>Klausurvorbereitung</code>. Orientieren Sie sich an der Programmstruktur. | |||
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* [[BSE Moderne Tracking Systeme (SoSe 2023)]] | |||
* [[BSE Moderne Tracking Systeme (WS 17/18)]] | |||
== Siehe auch == | == Siehe auch == | ||
Aktuelle Version vom 9. Juni 2023, 07:51 Uhr
Dozent: Prof. Schneider
Lernergebnisse/Kompetenzen
Die Studierenden kennen aktuelle Tracking-Techniken und können diese auf praktische Probleme anwenden.
Inhalte
- Sensordatenfusionskonzepte
- Datenzuordnungsverfahren
- Modellierung dynamischer Systeme (Sensormodelle, Systemmodelle)
- Kalman Filter, EKF, UKF
- Partikel Filter
- Self Localization and Mapping (SLAM)
Erwartungen an Ihre Lösungen
- Berücksichtigen Sie die in den Veranstaltungen genannten Leitregeln für wissenschaftliches Arbeiten.
- Nutzen Sie Matlab Simulation und ggf. praktische Versuche, um Ihre Ergebnisse zu belegen.
- Beachten Sie das Kursmaterial in Moodle und SVN.
- Archivieren Sie Ihre Daten im dafür vorgesehenen SVN Ordner.
- Nutzen Sie SVN während des Semesters als Versionierungstool.
- Halten Sie sich beim Erstellen von Quelltext an die Programmierrichtlinien für Matlab.
- Erleichtern Sie die Verwendung Ihrer Quellen durch Kommentare, Header, Hilfedatei und ReadMe.txt.
- Achten Sie darauf, dass Ihre Umsetzung dem Konzept entspricht.
- Stellen Sie einen eindeutigen Zusammenhang zwischen Aufgabe und Lösung her. Ihre Softwarelösung muss für eine Bewertung lauffähig sein.
Prüfung
- In der Prüfung wird Ihnen ein praktisches Problem präsentiert, welches Sie in einem gesteckten Zeitrahmen zu lösen haben.
- Befolgen Sie die Anweisungen auf dem Prüfungsbogen.
- Sichern Sie Ihre Ergebnisse in dem dafür vorgesehenen Ordner in SVN. Abgaben per E-Mail werden nicht akzeptiert.
- Für die Vorbereitung liegt eine Probeklausur in SVN bereit.
- Die Bewertung erfolgt an den hier aufgeführten Kriterien
- Vollständigkeit
- Ergebnisqualität
- Quelltext-Effizienz
- Quelltext-Lesbarkeit
- Nachhaltigkeit
- Die digitalen Hilfsmittel, die Sie in Ihrem persönlichen SVN Ordner ablegen, werden 1 Tag vor der Klausur kopiert. Diese Hilfsmittel dürfen
10 MBnicht überschreiten. Alle Vorlesungs und Übungsunterlagen aus SVN stehen Ihnen zur Verfügung. Kopieren Sie NICHT die Vorlesungsunterlagen zusätzlich in den Hilfsmittelordner.
Prüfungen
Siehe auch
- Allgemeine Bewertungskriterien für Softwareprojekte
- Wissenschaftliches Arbeiten mit LaTeX
- Anforderungen an eine wissenschaftlich Arbeit
- Checkliste vor der Abgabe
- Software Versionsverwaltung mit SVN
Literatur
- Kim, P.: Kalman Filter for Beginners. Korea: A-Jin, 2010.ISBN 978-1463-6483-5-0
- Sanjeev, B.; u.a: Beyond the Kalman Filter: Particle Filters for Tracking Applications. DSTO, 2004. ISBN 1-58053-631-x
- Subhash, C.; u.a.: Fundamentals of Object Tracking. Cambridge University Press, 2011. ISBN 978-0521876285
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