BSE Moderne Tracking Systeme: Unterschied zwischen den Versionen
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Version vom 18. November 2015, 07:36 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 Namenskonventionen für das Programmieren in C.
Siehe auch
- Allgemeine Bewertungskriterien für Softwareprojekte
- Wissenschaftliches Arbeiten mit LaTeX
- Anforderungen an eine wissenschaftlich Arbeit
- Checkliste vor der Abgabe
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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