BSE Moderne Tracking Systeme: Unterschied zwischen den Versionen
Zur Navigation springen
Zur Suche springen
Zeile 34: | Zeile 34: | ||
* Für die Vorbereitung liegt eine Probeklausur in SVN bereit. | * Für die Vorbereitung liegt eine Probeklausur in SVN bereit. | ||
* Die Bewertung erfolgt an den hier aufgeführten [[Bewertungskriterien_für_Software|Kriterien]] mit der Gewichtung | * Die Bewertung erfolgt an den hier aufgeführten [[Bewertungskriterien_für_Software|Kriterien]] mit der Gewichtung | ||
** Vollständigkeit | ** Vollständigkeit | ||
** Ergebnisqualität | ** Ergebnisqualität | ||
** Quelltext-Effizienz | ** Quelltext-Effizienz | ||
** Quelltext-Lesbarkeit | ** Quelltext-Lesbarkeit | ||
** Nachhaltigkeit | ** Nachhaltigkeit | ||
* Teilprüfungen am PC in Raum L3.1-E00-120 | * Teilprüfungen am PC in Raum L3.1-E00-120 | ||
# Kalman-Filter: | # Kalman-Filter: 21.11.2018 | ||
# Partikel-Filter: | # Partikel-Filter: 16.01.2019 | ||
* Ein Beispiel liegt für Sie im Ordner <code>Klausurvorbereitung</code>. Orientieren Sie sich an der Programmstruktur. | * Ein Beispiel liegt für Sie im Ordner <code>Klausurvorbereitung</code>. Orientieren Sie sich an der Programmstruktur. | ||
Version vom 22. Oktober 2018, 07:45 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 mit der Gewichtung
- Vollständigkeit
- Ergebnisqualität
- Quelltext-Effizienz
- Quelltext-Lesbarkeit
- Nachhaltigkeit
- Teilprüfungen am PC in Raum L3.1-E00-120
- Kalman-Filter: 21.11.2018
- Partikel-Filter: 16.01.2019
- Ein Beispiel liegt für Sie im Ordner
Klausurvorbereitung
. Orientieren Sie sich an der Programmstruktur.
BSE Moderne Tracking Systeme (WS 17/18)
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
→ zurück zum Hauptartikel: Business and Systems Engineering