Estimation of the state of a dynamic system based on a model and observations in a computationally efficient way.
Lernziel
Learn the basic recursive estimation methods and their underlying principles.
Inhalt
Introduction to state estimation; probability review; Bayes' theorem; Bayesian tracking; extracting estimates from probability distributions; Kalman filter; extended Kalman filter; particle filter; observer-based control and the separation principle.
Die Leistungskontrolle wird nur in der Session nach der Lerneinheit angeboten. Die Repetition ist nur nach erneuter Belegung möglich.
Prüfungsmodus
schriftlich 150 Minuten
Zusatzinformation zum Prüfungsmodus
The final grade is based on the session exam, an optional in-class quiz, and optional programming exercises: The grade of the quiz may contribute 20% to the final grade, but only if it helps improving the final grade. The average grade of the programming exercises may contribute 20% to the final grade, but only if it helps improving the final grade.
Hilfsmittel schriftlich
One A4 sheet of paper (2 pages, handwritten or computer typed)
Diese Angaben können noch zu Semesterbeginn aktualisiert werden; verbindlich sind die Angaben auf dem Prüfungsplan.
Leistungskontrolle als Semesterkurs