151-0566-00L  Recursive Estimation

SemesterFrühjahrssemester 2020
DozierendeR. D'Andrea
Periodizitätjährlich wiederkehrende Veranstaltung
LehrspracheEnglisch



Lehrveranstaltungen

NummerTitelUmfangDozierende
151-0566-00 VRecursive Estimation
The lecture starts in the second week of the Semester.
2 Std.
Mi13:00-15:00ER SA TZ »
13:15-15:00HG F 1 »
R. D'Andrea
151-0566-00 URecursive Estimation
The exercise starts in the second week of the Semester.
1 Std.
Mi15:00-16:00ER SA TZ »
15:15-16:00HG F 1 »
R. D'Andrea

Katalogdaten

KurzbeschreibungEstimation of the state of a dynamic system based on a model and observations in a computationally efficient way.
LernzielLearn the basic recursive estimation methods and their underlying principles.
InhaltIntroduction 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.
SkriptLecture notes available on course website: Link
Voraussetzungen / BesonderesRequirements: Introductory probability theory and matrix-vector algebra.

Leistungskontrolle

Information zur Leistungskontrolle (gültig bis die Lerneinheit neu gelesen wird)
Leistungskontrolle als Semesterkurs
ECTS Kreditpunkte4 KP
PrüfendeR. D'Andrea
FormSessionsprüfung
PrüfungsspracheEnglisch
RepetitionDie Leistungskontrolle wird nur in der Session nach der Lerneinheit angeboten. Die Repetition ist nur nach erneuter Belegung möglich.
Prüfungsmodusschriftlich 150 Minuten
Zusatzinformation zum PrüfungsmodusThere is a written final exam during the examination session, which covers all material taught during the course, i.e. the material presented during the lectures and corresponding problem sets, programming exercises, and recitations.
Additionally, there will be two continuous performance assessment tasks during the semester, both optional and only contributing to the final grade if they help improve it.
The quiz is an optional, interim examination roughly in the middle of the semester. It tests the student's understanding of the topics covered so far. It contributes 20% to the final grade, but only if it helps improve the final grade.
The programming assignment is an optional learning task in the last third of the semester. It requires the student to understand and apply the lecture material. It contributes a maximum of 0.25 grade points to the final grade.
Hilfsmittel schriftlichOne 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.

Lernmaterialien

 
HauptlinkWebsite
Es werden nur die öffentlichen Lernmaterialien aufgeführt.

Gruppen

Keine Informationen zu Gruppen vorhanden.

Einschränkungen

Keine zusätzlichen Belegungseinschränkungen vorhanden.

Angeboten in

StudiengangBereichTyp
Computational Biology and Bioinformatics MasterTheorieWInformation
Data Science MasterWählbare KernfächerWInformation
Doktorat Departement Maschinenbau und VerfahrenstechnikLehrangebot Doktorat und PostdoktoratWInformation
Elektrotechnik und Informationstechnologie MasterKernfächerWInformation
Elektrotechnik und Informationstechnologie MasterEmpfohlene FächerWInformation
Elektrotechnik und Informationstechnologie MasterVertiefungsfächerWInformation
Elektrotechnik und Informationstechnologie MasterAdvanced Core CoursesWInformation
Maschineningenieurwissenschaften MasterMechanics, Materials, StructuresWInformation
Maschineningenieurwissenschaften MasterRobotics, Systems and ControlWInformation
Mathematik MasterControl and AutomationWInformation
Rechnergestützte Wissenschaften BachelorRobotikWInformation
Rechnergestützte Wissenschaften MasterRobotikWInformation
Robotics, Systems and Control MasterKernfächerWInformation