BSE Moderne Tracking Systeme: Unterschied zwischen den Versionen

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* Archivieren  Sie Ihre Daten im dafür vorgesehenen SVN Ordner.
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* Nutzen Sie SVN während des Semesters als Versionierungstool.
* Nutzen Sie SVN während des Semesters als Versionierungstool.
* Halten Sie sich beim Erstellen von Quelltext an die [[Medium:Programmierrichtlinien_für_Matlab.pdf|Programmierrichtlinien für Matlab.pdf]].
* Halten Sie sich beim Erstellen von Quelltext an die [[Medium:Programmierrichtlinien_für_Matlab.pdf|Programmierrichtlinien für Matlab]].
<!-- 2DO: Zwischenschritte - Konzept,... -->
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Version vom 18. November 2015, 08:43 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.

Siehe auch

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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