Effektive Sensordatenfusion für intelligente Systeme

In diesem Seminar erlangen Sie ein fundiertes Verständnis für die Sensordatenfusion und lernen, wie Sie große Mengen an Sensordaten in verschiedenen Anwendungsbereichen effektiv nutzen können. Durch die Zusammenführung, Kombination und Analyse von Daten aus verschiedenen Sensoren sind Sie in der Lage, eine umfassendere, präzisere und zuverlässigere Darstellung Ihrer Umgebung oder des betrachteten Systems zu erhalten.
Sie verstehen außerdem die Herausforderungen der Sensordatenfusion und lernen, wie Sie diese Daten auf sinnvolle Weise fusionieren können, um zum Beispiel eine präzise Echtzeitlokalisierung für autonome Fahrzeuge oder industrieller Automation zu ermöglichen. Indem Sie sich mit verschiedenen Verfahren und Algorithmen vertraut machen, sind Sie in der Lage, die geeigneten Ansätze für Ihre spezifischen Anwendungen und Problemstellungen auszuwählen.

Dieses Seminar hilft Ihnen, die Leistungsfähigkeit Ihrer Anwendungen zu verbessern, indem Sie die volle Bandbreite an Informationen aus den Sensordaten nutzen. Sie sind in der Lage, intelligente Systeme zu entwickeln, die besser informierte Entscheidungen treffen, genauer agieren und robuster gegenüber verschiedenen Szenarien sind. Mit diesem Wissen können Sie die Chancen der Sensordatenfusion nutzen und innovative Lösungen in den Bereichen Robotik, autonome Fahrzeuge, industrielle Automation und anderen Anwendungen vorantreiben.

– Vermittlung der Grundlagen zur Datenfusion
– Kennenlernen der wichtigsten Algorithmen der Datenfusion
– Aufzeigen der Verfahren zur Datenfusion anhand vieler Beispiele
– Entwurf von Algorithmen (Filter) am PC
– Lernerfolg und gutes Stoffverständnis durch das selbstständige, praktische Üben

– Ingenieure, Informatiker und Naturwissenschaftler, die Sensordaten zu verarbeiten haben
– geeignet auch für Teilnehmer, deren Studium schon länger zurückliegt
– Branche: Automobil, Maschinenbau, Automatisierungstechnik, Informationstechnikum schon länger zurückliegt – Branche: Automobil, Maschinenbau, Automatisierungstechnik, Informationstechnik

Montag, 10. bis Mittwoch, 12. Februar 2025
9.00 bis 12.00 und 13.30 bis 17.00 Uhr

1. Einleitung

• Informationen zum Seminar
• einführende Beispiele

2. Grundlagen

• Wahrscheinlichkeitstheorie
• Signaltheorie

3. Sensordatenfusion zeitinvarianter Größen

• Schätzungen von Skalaren und Vektoren
• gewichtete Schätzungen

4. Grundlagen der Sensordatenfusion zeitvarianter Größen

• Zustandsraumbeschreibung
• Systemeigenschaften
• zeitdiskrete Systeme
• System- und Messrauschen

5. Filter zur Sensordatenfusion zeitvarianter Größen

• klassische Kalman-Filter
• ROSE-Filter
• spezielle Filter: EKF, UKF, IF
• Partikel-Filter