Vertiefung Navigation

Präsenzstudium: 30 Std. SU + 30 Std.PR / Eigenstudium: 90 Std. = 150 Std.

Softwareentwicklung, Lineare Algebra

Ziel des Moduls ist es, den Studierenden vertiefte Kenntnis über Algorithmen und Methoden aus dem Bereich der Navigation für Anwendungen in der mobilen Robotik zu vermitteln. Dabei sollen die Studierenden befähigt werden, eigene Lösungsansätze in diesem Bereich zu entwickeln. Kompetenzen:

• Entwicklung eigener Lösungsansätze aus dem Bereich der Navigation
• Problem - und lösungsorientiertes Denken

Die Vorlesung zeigt Konzepte und Methoden, wie Daten durch integrierte Navigation miteinander fusioniert werden können.

Aus dem Inhalt:

• Methodische Grundlagen
• Trajektorien
• Registrierung kinematischer Systeme, u.a.
  • Kalmanfilter, extended Kalmanfilter, Sigma Point Kalmanfilter
  • Regressionsansätze
  • Partikelfilter
• Filterentwurf für Multisensor Systeme
• offline Verfahren

Die Konzepte der Vorlesung werden im begleitenden Praktikum selbst entwickelt und implementiert.

DozentInnenvortrag; E-Learning-Material; problembasiertes Lernen; Übung

• T. Abmayr, Vertiefung Navigation, unveröffentlichtes Skript zur Vorlesung, Hochschule München, Fakultät für Geoinformation, 2018
• Corke P. (2011): Robotics, Vision and Control, Springer
• Trucco E., Verri A. (1998); Introductory Techniques for 3-D Computer Vision. Prentice Hal