Grundlagen der Kalman-Filter und Zustandsschätzung

In einer Welt mit rauschenden Sensoren und unsicheren Daten ist die Extraktion präziser Informationen aus chaotischen Messungen eine wichtige Fähigkeit für modernes Engineering.Dieser Kurs bietet einen klaren Weg, um zu verstehen, wie der Kalman-Filter komplexe Schätzprobleme löst, indem er Vorhersagen mit realen Beobachtungen ausgleicht.Sie werden von grundlegenden Wahrscheinlichkeitskonzepten zur praktischen Anwendung rekursiver Algorithmen übergehen, die in der Navigation, Robotik und Signalverarbeitung verwendet werden. * Verstehen Sie die Grundprinzipien der Zustandsraummodellierung und stochastischen Systeme * Anwenden der rekursiven Vorhersage- und Korrekturschritte des linearen Kalman-Filters * Analysieren, wie Messrauschen und Prozessunsicherheit effektiv behandelt werden können * Üben Sie die Implementierung von Filterlogik durch klare algorithmische Beschreibungen und Codebeispiele * Erkunden Sie moderne Erweiterungen für nichtlineare Systeme, wie den erweiterten Kalman-Filter (EKF) * Bewertung der Filterleistung durch Interpretation von Kovarianz- und Schätzfehlermetriken Der Kurs beginnt mit der wesentlichen Terminologie und den mathematischen Bausteinen der Unsicherheit, um sicherzustellen, dass Sie eine solide theoretische Grundlage haben. Sie werden dann die Schritt-für-Schritt-Logik der Filterschleife durchlaufen und lernen, wie Sie diese Konzepte in funktionalen Code für Echtzeit-Anwendungen übersetzen. Dieses Programm richtet sich an Anfänger in den Bereichen Technik, Robotik oder Datenwissenschaft, die die Zustandsschätzung von Grund auf ohne vorherige Erfahrung auf dem Gebiet erlernen möchten.