Kalman-Filter de Reiner Marchthaler Format Broché

Kalman-Filter - Reiner Marchthaler

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Livre Sciences de la vie et de la terre - Reiner Marchthaler - 01/04/2024 - Broché - Langue : Allemand

Auteur(s) : Reiner Marchthaler - Sebastian Dingler

Editeur : Springer Fachmedien Wiesbaden Gmbh

Langue : Allemand

Parution : 01/04/2024

Format : Moyen, de 350g à 1kg

Nombre de pages : 256

Dimensions : 24.0 x 16.8 x 1.5

ISBN : 9783658432157

Résumé :

Dieses Lehrbuch befasst sich leicht verst?ndlich mit der Theorie der Kalman-Filterung. Die Autoren geben damit eine Einf?hrung in Kalman-Filter und deren Anwendung f?r eingebettete Systeme. Zus?tzlich wird anhand konkreter Praxisbeispiele der Kalman-Filterentwurf demonstriert - Teilschritte werden im Buch ausf?hrlich erl?utert.

Kalman-Filter sind die erste Wahl, um St?rsignale auf den Sensorsignalen zu eliminieren. Dies ist von besonderer Bedeutung, da viele technische Systeme ihre prozessrelevanten Informationen ?ber Sensoren gewinnen. Jeder Messwert eines Sensors wei?t jedoch aufgrund verschiedener Ursachen einen Messfehler auf. W?rde ein System nur auf Basis dieser ungenauen Sensorinformationen arbeiten, so w?ren viele Anwendungen, wie zum Beispiel ein Navigationssystem oder autonome arbeitende Systeme, nicht m?glich.

Das Buch ist geeignet f?r interessierte Bachelor- und Master-Studierende der Fachrichtungen Informatik, Maschinenbau, Elektrotechnik undMechatronik. Ebenso ist das Buch eine Hilfe f?r Ingenieure und Wissenschaftler, die ein Kalman-Filter z. B. f?r die Datenfusion oder die Sch?tzung unbekannter Gr??en in Echtzeitanwendungen einsetzen m?chten.

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Biographie:

Prof. Dr. Reiner Marchthaler hat eine Professur f?r das Lehrgebiet Embedded Systems in der Fakult?t Informationstechnik an der Hochschule Esslingen mit dem Spezialgebiet autonom fahrende Fahrzeuge.

Sebastian Dingler studierte Technische Informatik und Informatik an der Hochschule Esslingen und am Karlsruher Institut f?r Technologie (KIT).

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Sommaire:

Einf?hrendes Beispiel.- Zustandsraumbeschreibung.- Wahrscheinlichkeitstheorie.- Signaltheorie.- Klassisches Kalman-Filter.- Adaptiver Kalman-Filter (ROSE-Filter).- Nichtlineare Kalman Filter.- Systemrauschen.- G?tema?e.- Prinzipielles Vorgehen.- Beispiel: Bias Sch?tzung.- Beispiel: Kinematische Modelle.- Beispiel: Messrauschen mit Offset.- Beispiel: Alternatives Bewegungsmodell der Mondf?hre.- Beispiel: Kovarianzmatrix Messrauschen.- Beispiel: Umfeldsensor mit ROSE-Filter.- Beispiel: Fahrstreifenerkennung.- Beispiel: Gleichstrommotor.- Beispiel: Positions- und Geschwindigkeitssch?tzung mit EKF-Filter.

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Kalman-Filter - Reiner Marchthaler

Avis sur Kalman - Filter de Reiner Marchthaler Format Broché - Livre Sciences de la vie et de la terre

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