Reiner Marchthaler Sebastian Dingler Marchthaler Kalman-Filter

Kalman-Filter

von Reiner Marchthaler Sebastian Dingler

Einführung in die Zustandsschätzung und ihre Anwendung für eingebettete Systeme

EUR 29,99

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Beschreibung

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 und Mechatronik. 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.
Der Inhalt


Die Zielgruppen
Die AutorenProf. 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.
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.

Erläutert verständlich die Theorie der Kalman-Filterung Bietet ausführliche Beispiele aus der Praxis Zusatzmaterial: Programm-Files auf der Verlagsseite zum Buch

Autor*in

Reiner Marchthaler

Themen in »Kalman-Filter«

Embedded System Systemrauschen ROSE-Filter Wahrscheinlichkeitstheorie Signaltheorie Kalman-Filterentwurf Echtzeit Beispiele Varianz eingebettete Systeme Zustandsraumbeschreibung digitale Filter

Stimmen zu »Kalman-Filter«

“Hervorrangendes [sic] Buch zur Einführung der Kalman-Filter” (Prof. Dr.-Ing.Wolfgang Wagner, Elektrische Antriebe für Mechatroniker, Hochschule Darmstadt)


“Das Buch liefert nicht nur eine umfassende und gut verständliche Einführung in die Theorie der Kalman-Filter, sondern auch gute Anwendungsbeispiele in MATLAB zum Ausprobieren. Das vorliegende Buch widmet sich einem speziellen Thema und man wünscht sich mehr von derartigen Büchern, weil andere Bücher oft viel zu oberflächlich bleiben.” (Prof. Dr.-Ing.Stefan Wolter, Hardware-Verifikation, Elektrotechnik, Hochshule Bremen)


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Details

ISBN: 9783658167288
Verlag: Springer Fachmedien Wiesbaden GmbH
Erscheinung: 17.01.2017

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