Kalman-Filter

Dieses Lehrbuch befasst sich leicht verst?ndlich mit der Theorie der Kalman-Filterung. Die Autoren geben damit eine Einf?hrung in Kalman-Filter und deren Anwendung f?r eingebettete Systeme. Zus?tzlich wird anhand konkreter Praxisbeispiele der Kalman-Filterentwurf demonstriert - Teilschritte werden im Buch ausf?hrlich erl?utert.Kalman-Filter sind die erste Wahl, um St?rsignale auf den Sensorsignalen zu eliminieren. Dies ist von besonderer Bedeutung, da viele technische Systeme ihre prozessrelevanten Informationen ?ber Sensoren gewinnen. Jeder Messwert eines Sensors wei?t jedoch aufgrund verschiedener Ursachen einen Messfehler auf. W?rde ein System nur auf Basis dieser ungenauen Sensorinformationen arbeiten, so w?ren viele Anwendungen, wie zum Beispiel ein Navigationssystem oder autonome arbeitende Systeme, nicht m?glich. Die 2. Auflage erweitert den Inhalt mit einem neuen Kapitel ?ber nichtlineare Kalman-Filter (EKF) und zus?tzlichen Anwendungsbeispielen. Das Buch ist geeignet f?r interessierte Bachelor- und Master-Studierende der Fachrichtungen Informatik, Maschinenbau, Elektrotechnik und Mechatronik. Ebenso ist das Buch eine Hilfe f?r Ingenieur*innen und Wissenschaftler*innen, die ein Kalman-Filter z. B. f?r die Datenfusion oder die Sch?tzung unbekannter Gr??en in Echtzeitanwendungen einsetzen m?chten.

Der InhaltEinf?hrendes BeispielZustandsraumbeschreibung, Wahrscheinlichkeitstheorie und SignaltheorieKlassisches Kalman-Filter inkl. SystemrauschenNichtlineare Kalman-Filter (EKF)Anwendungsbeispiele: Bias-Sch?tzung, Messrauschen mit Offset, Alternatives Bewegungsmodell der Mondf?hre, Sch?tzung einer Kovarianzmatrix, kinematische Modelle, Sch?tzung einer Trajektorie (EKF), GleichstrommotorAnhang: Vektor- und Matrizenrechnung, Sammlung wichtiger verwendeter Formeln, L?sung der Matrix-Expotentialgleichungen, Herleitung der Kalman-Verst?rkung f?r kinematische Modelle

Die AutorenProf. Dr. Reiner Marchthaler hat eine Professur f?r das Lehrgebiet "Embedded Systems" in der Fakult?t 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 f?r Technologie (KIT).