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Filter- und Schätzverfahren

Bei der Verwendung von Sensordaten, zum Beispiel Positionsdaten im Navigationssystem eines Autos, Smartphones oder Flugzeuges, ergeben sich im Wesentlichen zwei Probleme: 1.) Ein Problem ist, dass diese Messdaten in einzelnen Zeitschritten fehlerbehaftet sind. Das gilt für Daten aus verschiedenen Quellen, z.B. GPS-Systemen, inertialen Navigationssystemen oder aus WiFi-Fingerprinting. Eine Betrachtung in Zeitreihen ermöglicht es, durch den zeitlichen Kontext diese Fehler zu reduzieren. Zur effizienten Behandlung des Schätzproblems eignen sich rekursive Schätzverfahren (Filter), die unter geeigneten Bedingungen das optimale Ergebnis liefern. 2.) Und dieses Problem ist noch schwerwiegender: manche "Zustandsgrößen", die z.B. für den Regler oder die eigene Positionsmessung benötigt werden, können direkt überhaupt nicht gemessen werden, und können - aufgrund der z.B. bei Kamerabildern hochgradig nichtlinearen Abbildungsvorschriften - meist auch nicht aus den Messdaten berechnet werden. Vielerorts wird nun versucht, dieses Problem mit numerischen Näherungsverfahren anzugehen. Hier eröffnen moderne Filter- und Schätzverfahren die wesentlich elegantere und numerisch effizientere Möglichkeit, diese Zustandsgrößen schritthaltend mit der Messfolge rekursiv zu schätzen bzw. zu "beobachten", Eine interessante Erfahrung werden wir hierbei gleich zu Anfang in der 2. Vorlesung machen: Bewegungen in der Szene oder von uns selbst sind keineswegs schädlich bzw. erschweren nicht das Problem, sondern ganz im Gegenteil: mit Bewegungen wird vieles leichter schätzbar, ganz analog zu unserem eigenen Verhalten, wenn wir unseren Kopf bewegen und wir die Szene erst durch diese Bewegung vollständig wahrnehmen können.

Allgemeine Informationen

Wichtige Informationen
Gegliedert ist die Vorlesung in 10 Vorlesungs- und 10 Übungstermine.

Im HT 2020 beginnt die Vorlesung erst einmal im Offline-Modus, die Folien und Vorlesungsvideos der ersten Termine stehen hier im ILIAS zum Download bereit.
Die weitere Durchführung wird mit den StudentInnen abgestimmt.
Kursprogramm
Inhalte der Vorlesung:
- Einführung
- Lineare Schätzer
- Zustandsraum, Beobachter nach Luenberger
- Kalman-Filter
- Square-Root Filter
- Unscented Kalman-Filter
- Partikel-Filter
- Spezielle Themen

Beschreibung

Bei der Verwendung von Sensordaten, zum Beispiel Positionsdaten im Navigationssystem eines Autos, Smartphones oder Flugzeuges, ergeben sich im Wesentlichen zwei Probleme:
1.) Ein Problem ist, dass diese Messdaten in einzelnen Zeitschritten fehlerbehaftet sind. Das gilt für Daten aus verschiedenen Quellen, z.B. GPS-Systemen, inertialen Navigationssystemen oder aus WiFi-Fingerprinting. Eine Betrachtung in Zeitreihen ermöglicht es, durch den zeitlichen Kontext diese Fehler zu reduzieren. Zur effizienten Behandlung des Schätzproblems eignen sich rekursive Schätzverfahren (Filter), die unter geeigneten Bedingungen das optimale Ergebnis liefern.
2.) Und dieses Problem ist noch schwerwiegender: manche "Zustandsgrößen", die z.B. für den Regler oder die eigene Positionsmessung benötigt werden, können direkt überhaupt nicht gemessen werden, und können - aufgrund der z.B. bei Kamerabildern hochgradig nichtlinearen Abbildungsvorschriften - meist auch nicht aus den Messdaten berechnet werden. Vielerorts wird nun versucht, dieses Problem mit numerischen Näherungsverfahren anzugehen. Hier eröffnen moderne Filter- und Schätzverfahren die wesentlich elegantere und numerisch effizientere Möglichkeit, diese Zustandsgrößen schritthaltend mit der Messfolge rekursiv zu schätzen bzw. zu "beobachten",
Eine interessante Erfahrung werden wir hierbei gleich zu Anfang in der 2. Vorlesung machen: Bewegungen in der Szene oder von uns selbst sind keineswegs schädlich bzw. erschweren nicht das Problem, sondern ganz im Gegenteil: mit Bewegungen wird vieles leichter schätzbar, ganz analog zu unserem eigenen Verhalten, wenn wir unseren Kopf bewegen und wir die Szene erst durch diese Bewegung vollständig wahrnehmen können.

Allgemein

Sprache
Deutsch

Tutorielle Betreuung

Hans Joachim Wünsche

Patrick Johannes Burger

Martin Michaelis

Andreas Reich

Institution / Abteilung

Luft- und Raumfahrttechnik / 8

Kontakt

Telefon Arbeit: 4145

Verfügbarkeit

Zugriff
01. Aug 2020, 00:00 - 31. Dez 2020, 00:00
Aufnahmeverfahren
Sie müssen einen Aufnahmeantrag stellen, um in die Gruppe aufgenommen zu werden. Beschreiben Sie im Feld Nachricht, warum Sie beitreten möchten. Sobald Ihr Antrag angenommen oder abgelehnt wurde, erhalten Sie eine Benachrichtigung.
Zeitraum für Beitritte
Bis: 31. Dez 2020, 00:00
Veranstaltungszeitraum
12. Okt 2020 - 14. Dez 2020

Für Kursadministratoren freigegebene Daten

Daten des Persönlichen Profils
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Vorname
Nachname
E-Mail

Zusätzliche Informationen

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Erstellt am
21. Aug 2020, 11:30