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KlappentextDieses 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 weißt 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. Die 2. Auflage erweitert den Inhalt mit einem neuen Kapitel über nichtlineare Kalman-Filter (EKF) und zusätzlichen Anwendungsbeispielen.
Das Buch ist geeignet für interessierte Bachelor- und Master-Studierende der Fachrichtungen Informatik, Maschinenbau, Elektrotechnik und Mechatronik. Ebenso ist das Buch eine Hilfe für Ingenieur*innen und Wissenschaftler*innen, die ein Kalman-Filter z. B. für die Datenfusion oder die Schätzung unbekannter Größen in Echtzeitanwendungen einsetzen möchten.
Der Inhalt
Einführendes Beispiel
Zustandsraumbeschreibung, Wahrscheinlichkeitstheorie und Signaltheorie
Klassisches Kalman-Filter inkl. Systemrauschen
Nichtlineare Kalman-Filter (EKF)
Anwendungsbeispiele: Bias-Schätzung, Messrauschen mit Offset, Alternatives Bewegungsmodell der Mondfähre, Schätzung einer Kovarianzmatrix, kinematische Modelle, Schätzung einer Trajektorie (EKF), Gleichstrommotor
Anhang: Vektor- und Matrizenrechnung, Sammlung wichtiger verwendeter Formeln, Lösung der Matrix-Expotentialgleichungen, Herleitung der Kalman-Verstärkung für kinematische Modelle
Die Autoren
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).
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 weißt 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. Die 2. Auflage erweitert den Inhalt mit einem neuen Kapitel über nichtlineare Kalman-Filter (EKF) und zusätzlichen Anwendungsbeispielen.
Das Buch ist geeignet für interessierte Bachelor- und Master-Studierende der Fachrichtungen Informatik, Maschinenbau, Elektrotechnik und Mechatronik. Ebenso ist das Buch eine Hilfe für Ingenieur*innen und Wissenschaftler*innen, die ein Kalman-Filter z. B. für die Datenfusion oder die Schätzung unbekannter Größen in Echtzeitanwendungen einsetzen möchten.
Der Inhalt
Einführendes Beispiel
Zustandsraumbeschreibung, Wahrscheinlichkeitstheorie und Signaltheorie
Klassisches Kalman-Filter inkl. Systemrauschen
Nichtlineare Kalman-Filter (EKF)
Anwendungsbeispiele: Bias-Schätzung, Messrauschen mit Offset, Alternatives Bewegungsmodell der Mondfähre, Schätzung einer Kovarianzmatrix, kinematische Modelle, Schätzung einer Trajektorie (EKF), Gleichstrommotor
Anhang: Vektor- und Matrizenrechnung, Sammlung wichtiger verwendeter Formeln, Lösung der Matrix-Expotentialgleichungen, Herleitung der Kalman-Verstärkung für kinematische Modelle
Die Autoren
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).
Details
Weitere ISBN/GTIN9783658432164
ProduktartE-Book
EinbandartE-Book
FormatPDF
Format Hinweis1 - PDF Watermark
FormatE107
Erscheinungsjahr2024
Erscheinungsdatum29.04.2024
Auflage2. Aufl. 2024
SpracheDeutsch
Dateigrösse6905 Kbytes
IllustrationenXV, 238 S. 102 Abbildungen, 10 Abbildungen in Farbe.
Artikel-Nr.14563260
Rubriken
Genre9200