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© 2017

Kalman-Filter

Einführung in die Zustandsschätzung und ihre Anwendung für eingebettete Systeme

Textbook

Table of contents

  1. Front Matter
    Pages i-xiii
  2. Einleitung

    1. Front Matter
      Pages 1-1
    2. Reiner Marchthaler, Sebastian Dingler
      Pages 3-20
  3. Grundlagen

    1. Front Matter
      Pages 21-21
    2. Reiner Marchthaler, Sebastian Dingler
      Pages 23-47
    3. Reiner Marchthaler, Sebastian Dingler
      Pages 49-69
    4. Reiner Marchthaler, Sebastian Dingler
      Pages 71-79
  4. Kalman-Filter

    1. Front Matter
      Pages 81-81
    2. Reiner Marchthaler, Sebastian Dingler
      Pages 83-91
    3. Reiner Marchthaler, Sebastian Dingler
      Pages 93-98
    4. Reiner Marchthaler, Sebastian Dingler
      Pages 99-112
  5. Anwendungsbeispiele

    1. Front Matter
      Pages 113-113
    2. Reiner Marchthaler, Sebastian Dingler
      Pages 115-118
    3. Reiner Marchthaler, Sebastian Dingler
      Pages 119-135
    4. Reiner Marchthaler, Sebastian Dingler
      Pages 137-147
    5. Reiner Marchthaler, Sebastian Dingler
      Pages 149-158
    6. Reiner Marchthaler, Sebastian Dingler
      Pages 159-171
    7. Reiner Marchthaler, Sebastian Dingler
      Pages 173-185
  6. Back Matter
    Pages 187-206

About this book

Introduction

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
  • Einführung und Grundlagen
  • Zustandsraumbeschreibung
  • Wahrscheinlichkeitstheorie und Signaltheorie
  • Klassisches Kalman-Filter und adaptive Kalman-Filter, Systemrauschen
  • Anwendungsbeispiele

Die Zielgruppen
  • Master-Studierende der Fachrichtungen Informatik, Maschinenbau, Elektrotechnik und Mechatronik
  • Interessierte Bachelor-Studierende
  • Ingenieure und Wissenschaftler o. g. Fachrichtungen

Die Autoren
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 an der Hochschule Esslingen Technische Informatik und Informatik am Karlsruher Institut für Technologie (KIT). Er beschäftigt sich mit stochastischer Signalverarbeitung.

Keywords

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

Authors and affiliations

  1. 1.Fakultät InformationstechnikHochschule EsslingenEsslingen am NeckarGermany
  2. 2.StuttgartGermany

About the authors

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 an der Hochschule Esslingen Technische Informatik und Informatik am Karlsruher Institut für Technologie (KIT). Er beschäftigt sich mit stochastischer Signalverarbeitung.

Bibliographic information

Reviews

“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)