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.

Übung: Anhand ausgewählter Beispiele soll der Vorlesungsstoff vertieft werden. Dazu sind Übungsaufgaben lösen und kleinere Programme zu scheiben.

Zeit, Ort Mi 15-17, HS A207

Semesterwochenstunden 2V + 1Ü

Beginn 19.10.05

Übungen Mi 17-18, HS A207 (Dr. Wolfgang Koch)

Vortragsmodus Ein ausgearbeitetes Skriptum liegt vor. Die aktuellen Vorlesungsunterlagen werden via Email vor jeder Veranstaltung an die Hörer verschickt.

Voraussetzungen Vordiplom (Informatik, Mathematik, Physik); Vorkenntnisse in Wahrscheinlichkeitstheorie und Statistik sind nützlich, aber nicht Voraussetzung.
Nachfolgeveranstaltungen Die Veranstaltung kann bei Interesse im Sommersemester unter dem Titel "Multisensordatenfusion: Ausgewählte Kapitel" fortgesetzt werden.

Bereich (alte DPO) B,C

Bereich (neue DPO) B

Prüfungsmöglichkeiten 4 LP (Teilnahme an Übungen, Prüfungsgespräch)

Email-Kontakt w.koch@fgan.de

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/

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