Kalman-Filter: Einführung in die Zustandsschätzung und ihre Anwendung für eingebettete Systeme

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Reiner Marchthaler Sebastian Dingler

Kalman-Filter

Einführung in die Zustandsschätzung und ihre Anwendung für eingebettete Systeme

Reiner Marchthaler, Sebastian Dingler

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Paperback

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German

Springer Vieweg
30 April 2024

Probability & statistics; Stochastics; Electrical engineering; Computer hardware; Image processing

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.

By: Reiner Marchthaler, Sebastian Dingler
Imprint: Springer Vieweg
Country of Publication: Germany
Edition: 2. Aufl. 2024
Dimensions: Height: 240mm, Width: 168mm,
ISBN: 9783658432157
ISBN 10: 3658432152
Pages: 238
Publication Date: 30 April 2024
Audience: Professional and scholarly , Undergraduate
Format: Paperback
Publisher's Status: Active

Prof. 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 Technische Informatik und Informatik an der Hochschule Esslingen und am Karlsruher Institut für Technologie (KIT).