Institut für Informatik
Rheinische Friedrich-Wilhelms-Universität Bonn


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Vorlesungszeiten
Up:Übersicht: alle Semester
Up:Wintersemester 2006/07
Prev.:Aspekt-orientierte Software-Entwicklung (AOSD) (2V+2Ü) (C) [B]
Mo 15-17, HS A207 (Dr. Günter Kniesel, Daniel Speicher)
Übungen: Di 13-15, HS A207 (Dr. Günter Kniesel, Daniel Speicher)
Next.:Raumbezogene Informationssysteme (2V) (C) [B]
Fr 11-13, HS A207 (PD Dr. V. Steinhage)


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 zu lösen und kleinere Programme zu scheiben.

Zeit, OrtMi 15-17, HS A207
Semesterwochenstunden2V + 1Ü
Beginn18.10.2006
ÜbungenMi 17-18, HS A207 (Dr. Wolfgang Koch)
VortragsmodusDie aktuellen Vorlesungsunterlagen werden via Email vor jeder Veranstaltung an die Hörer verschickt.
VoraussetzungenVordiplom (Informatik, Mathematik, Physik); Vorkenntnisse in Wahrscheinlichkeitstheorie und Statistik sind nützlich, aber nicht Voraussetzung.
NachfolgeveranstaltungenDie Veranstaltung kann bei Interesse im Sommersemester unter dem Titel "Multisensordatenfusion: Ausgewählte Kapitel" fortgesetzt werden.
Bereich (alte DPO)B,C
Bereich (neue DPO)B
Prüfungsmöglichkeiten4 LP (Teilnahme an Übungen, Prüfungsgespräch)
Email-Kontaktw.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) Ristic, B., Gordon, N.: Beyond Kalman Filtering, Artech House, 2004. (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.

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