Vorlesung (Hauptstudium)
Einführung in Sensordatenfusion: Methoden und Anwendungen
Dr. Wolfgang Koch
In vielen technischen Anwendungen werden Sensorsysteme eingesetzt (z.B. Radar, elektrooptische Sensoren, Laser-Scanner, Mikrophone), die relevante Messgrößen verschiedenartiger stationärer oder bewegter Objekte erfassen. Durch "Sensordatenfusion", ein Anwendungsfach zwischen Informatik, angewandter Statistik und Ingenieurswissenschaften, wird die optimale Auswertung der in zeitlicher Folge einströmenden Sensordaten angestrebt. Von besonderem Interesse ist die Gewinnung solcher Information, die durch die Messdaten nicht unmittelbar gegeben ist, sondern durch statistische Methoden und Modellbildung erschlossen werden muss. Mit Bezug auf reale Anwendungen werden grundlegende Begriffe und Lösungsmethoden erarbeitet, aus denen sich leistungsfähige Verarbeitungsalgorithmen ergeben. In den Übungen werden die Ergebnisse anhand konkreter Beispiele vertieft.
Gliederung: (1) Zielsetzung, Konzepte, Beispiele. (2) Mathematische Hilfsmittel. (3) Modelle: Sensoren, Zielobjekte, Umgebung. (4) Grundbegriffe: Filterung, Retrodiktion, Extraktion. (5) Moderne Filterungsalgorithmen. (6) Datenzuordung: Expectation Maximization. (7) Sequentielle Monte-Carlo-Verfahren: Particle Filter. (8) Adaptive Modellbildung: Hidden Markov Models. (9) Sensornetze: Elemente der Multisensorfusion. (10) Anwendung: Air Traffic Control, Navigation, Robotik. (11) Sensorsteuerung: Rückwirkung auf den Messprozess.
| Zeit, Ort | Fr 15-17, HS 1 |
| Semesterwochenstunden | 2V + 1Ü |
| Beginn | 15. 10. 2004 |
| Übungen | Fr 17-18 (Dr. Wolfgang Koch) |
| Vortragsmodus | Die Vorlesungsunterlagen werden via Email vor jeder Veranstaltung an die Hörer verschickt. |
| Voraussetzungen | Vordiplom (Informatik, Mathematik, Physik); Vorkenntnisse in Wahrscheinlichkeitstheorie/Statistik sind nützlich, aber nicht Voraussetzung. | | Nachfolgeveranstaltungen | Die Veranstaltung kann im SS 2005 unter dem Titel "Multisensordatenfusion: Ausgewählte Kapitel" fortgesetzt werden. |
| Bereich (alte DPO) | B,C |
| Bereich (neue DPO) | B |
| Prüfungsmöglichkeiten | 3 Credit Points |
| Literatur | (1) Bar-Shalom, Y., Li, X.-R., Kirubarajan, T.: Estimation with Applications to Tracking and Navigation, Wiley, 2001. (2) Blackman, S., Popoli, R.: Design and Analysis of Modern Tracking Systems, Artech House, 1999. (3) Doucet, A., Freitas, N. de, Gordon, N.: Sequential Monte Carlo Methods in Practice, Springer, 2001. (4) Hall, D.L., Llinas, J. (Eds.): Handbook of Multisensor Data Fusion, CRC Press, 2001. (5) Koch, W.: Target Tracking, in Stergiopoulos (Ed.): Advanced Signal Processing Handbook: Theory and Implementation for Radar, Sonar, and Medical Imaging Systems, CRC Press, 2000. |
| Informationen im WWW | http://www.inforfusion.org/ |
|
Übersicht: alle Semester
Information Retrieval
Aspektorientierte Software-Entwicklung (AOSD)