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Kalman-Filter: Einführung in die Zustandsschätzung und ihre Anwendung für eingebettete Systeme de Reiner Marchthaler

Kalman-Filter: Einführung in die Zustandsschätzung und ihre Anwendung für eingebettete Systeme

Autor Reiner Marchthaler, Sebastian Dingler
de Limba Germană Paperback – 24 ian 2017
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 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.
Das Buch ist geeignet für interessierte Bachelor- und Master-Studierende der Fachrichtungen Informatik, Maschinenbau, Elektrotechnik undMechatronik. 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.

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Specificații

ISBN-13: 9783658167271
ISBN-10: 3658167270
Pagini: 206
Ilustrații: XIII, 206 S. 62 Abb., 15 Abb. in Farbe.
Dimensiuni: 168 x 240 x 15 mm
Greutate: 0.36 kg
Ediția:2017
Editura: Springer Fachmedien Wiesbaden
Colecția Springer Vieweg
Locul publicării:Wiesbaden, Germany

Cuprins

Einführung und Grundlagen.- Zustandsraumbeschreibung.- Wahrscheinlichkeitstheorie und Signaltheorie.- Klassisches Kalman-Filter und adaptive Kalman-Filter, Systemrauschen.- Anwendungsbeispiele

Notă biografică

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 an der Hochschule Esslingen Technische Informatik und Informatik am Karlsruher Institut für Technologie (KIT). Er beschäftigt sich mit stochastischer Signalverarbeitung.

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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 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.
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.

Der Inhalt
  • Einführung und Grundlagen
  • Zustandsraumbeschreibung
  • Wahrscheinlichkeitstheorie und Signaltheorie
  • Klassisches Kalman-Filter und adaptive Kalman-Filter, Systemrauschen
  • Anwendungsbeispiele

Die Zielgruppen
  • Master-Studierende der Fachrichtungen Informatik, Maschinenbau, Elektrotechnik und Mechatronik
  • Interessierte Bachelor-Studierende
  • Ingenieure und Wissenschaftler o. g. Fachrichtungen

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 an der Hochschule Esslingen Technische Informatik und Informatik am Karlsruher Institut für Technologie (KIT). Er beschäftigt sich mit stochastischer Signalverarbeitung.

Caracteristici

Erläutert verständlich die Theorie der Kalman-Filterung Bietet ausführliche Beispiele aus der Praxis Zusatzmaterial: Programm-Files auf der Verlagsseite zum Buch