
Kalman-Filter
Einführung in die Zustandsschätzung und ihre Anwendung für eingebettete Systeme
Springer Vieweg (Publisher)
1st Edition
Published on 24. January 2017
Book
Paperback/Softback
XIII, 206 pages
978-3-658-16727-1 (ISBN)
Article exhausted; check for reprint
Description
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.
More details
Edition
2017
Language
German
Place of publication
Wiesbaden
Germany
Publishing group
Springer Fachmedien Wiesbaden GmbH
Target group
Professional and scholarly
Illustrations
47
15 farbige Abbildungen, 47 s/w Abbildungen
XIII, 206 S. 62 Abb., 15 Abb. in Farbe.
Dimensions
Height: 24 cm
Width: 16.8 cm
Weight
464 gr
ISBN-13
978-3-658-16727-1 (9783658167271)
DOI
10.1007/978-3-658-16728-8
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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.
Sebastian Dingler studierte an der Hochschule Esslingen Technische Informatik und Informatik am Karlsruher Institut für Technologie (KIT). Er beschäftigt sich mit stochastischer Signalverarbeitung.
Content
Einführung und Grundlagen.- Zustandsraumbeschreibung.- Wahrscheinlichkeitstheorie und Signaltheorie.- Klassisches Kalman-Filter und adaptive Kalman-Filter, Systemrauschen.- Anwendungsbeispiele