Kalman-Filter
Springer Vieweg (Verlag)
978-3-658-43215-7 (ISBN)
- Erläutert verständlich die Theorie der Kalman-Filterung
- Bietet ausführliche Beispiele aus der Praxis
- Mit zusätzlichen Programm-Files auf der Verlagsseite
Dieses Lehrbuch befasst sich leicht verständlich mit der Theorie der Kalman-Filterung. Die Autoren geben damit eine Einführung in Kalman-Filter und deren Anwendung für eingebettete Systeme.
Zusätzlich wird anhand konkreter Praxisbeispiele der Kalman-Filterentwurf demonstriert - Teilschritte werden im Buch ausführlich erläutert.
Kalman-Filter sind die erste Wahl, um Störsignale auf den Sensorsignalen zu eliminieren. Dies ist von besonderer Bedeutung, da viele technische Systeme ihre prozessrelevanten Informationen über Sensoren gewinnen. Jeder Messwert eines Sensors weist jedoch aufgrund verschiedener Ursachen einen Messfehler auf. Würde ein System nur auf Basis dieser ungenauen Sensorinformationen arbeiten, so wären viele Anwendungen, wie zum Beispiel ein Navigationssystem oder autonome arbeitende Systeme, nicht möglich.
Das Buch ist geeignet für interessierte Bachelor- und Master-Studierende der Fachrichtungen Informatik, Maschinenbau, Elektrotechnik und Mechatronik. Ebenso ist das Buch eine Hilfe für Ingenieure und Wissenschaftler, die ein Kalman-Filter z. B. für die Datenfusion oder die Schätzung unbekannter Größen in Echtzeitanwendungen einsetzen möchten.
Prof. Dr. Reiner Marchthaler hat eine Professur für das Lehrgebiet "Embedded Systems" in der Fakultät 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 für Technologie (KIT).
Einführendes Beispiel
Zustandsraumbeschreibung
Wahrscheinlichkeitstheorie
Signaltheorie
Klassisches Kalman-Filter
Adaptiver Kalman-Filter (ROSE-Filter)
Nichtlineare Kalman Filter
Systemrauschen
Gütemaße
Prinzipielles Vorgehen
Beispiel: Bias Schätzung
Beispiel: Kinematische Modelle
Beispiel: Messrauschen mit Offset
Beispiel: Alternatives Bewegungsmodell der Mondfähre
Beispiel: Kovarianzmatrix Messrauschen
Beispiel: Umfeldsensor mit ROSE-Filter
Beispiel: Fahrstreifenerkennung
Beispiel: Gleichstrommotor
Beispiel: Positions- und Geschwindigkeitsschätzung mit EKF-Filter.
| Erscheinungsdatum | 30.04.2024 |
|---|---|
| Zusatzinfo | XV, 238 S. 102 Abb., 10 Abb. in Farbe. |
| Verlagsort | Wiesbaden |
| Sprache | deutsch |
| Maße | 168 x 240 mm |
| Einbandart | kartoniert |
| Themenwelt | Informatik ► Theorie / Studium ► Theoretische Informatik |
| Informatik ► Weitere Themen ► Hardware | |
| Technik ► Elektrotechnik / Energietechnik | |
| Technik ► Maschinenbau | |
| Schlagworte | Beispiele • Digitale Filter • Echtzeit • Echtzeitsysteme • Eingebettete Systeme • Embedded System • Kalman-Filterentwurf • ROSE-Filter • Signaltheorie • Stochastik • Systemrauschen • Varianz • Wahrscheinlichkeitstheorie • Zustandsraumbeschreibung |
| ISBN-10 | 3-658-43215-2 / 3658432152 |
| ISBN-13 | 978-3-658-43215-7 / 9783658432157 |
| Zustand | Neuware |
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