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Alle Lernmaterialien für deinen Kurs Inertial Sensor Fusion

Egal, ob Zusammenfassung, Altklausur, Karteikarten oder Mitschriften - hier findest du alles für den Studiengang Bachelor of Science Informatik

Karteikarten Zusammenfassungen Altklausuren Test Forum

Universität Erlangen-Nürnberg

Bachelor of Science Informatik

Prof. Dr.

2024

Karteikarten Zusammenfassungen Altklausuren Test Forum

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Inertial Sensor Fusion - Cheatsheet
Inertial Sensor Fusion - Cheatsheet Definition und Klassifizierung von Inertialsensoren Definition: Inertialsensoren messen Bewegung und Beschleunigung ohne äußere Referenz. Details: Beschleunigungssensoren: Messen lineare Beschleunigungen. Gyroskope: Messen Winkelgeschwindigkeiten. Magnetometer: Messen Magnetfelder (oft zur Richtungserkennung verwendet). Unterscheidung anhand der gemessenen Größe...

Inertial Sensor Fusion - Cheatsheet

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Inertial Sensor Fusion - Exam
Inertial Sensor Fusion - Exam Aufgabe 1) Du bist Teil eines Teams, das einen Algorithmus zur Sensorfusion entwickelt. Deine Aufgabe ist es, mehrere Inertialsensoren zu kombinieren, um präzise Bewegungsdaten für eine Drohne zu erhalten. Die Drohne ist mit einem Beschleunigungssensor, einem Gyroskop und einem Magnetometer ausgestattet. Dein Ziel ist es, die Bewegungs- und Positionsdaten der Drohne m...

Inertial Sensor Fusion - Exam

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Was messen Inertialsensoren ohne äußere Referenz?

Welche mathematische Beschreibung passt zu Beschleunigung?

Welche Sensoren messen Winkelgeschwindigkeiten?

Was ist der Kalman-Filter?

Wie wird der erweiterte Kalman-Filter (EKF) genutzt?

Was ist die Zustandsvorhersage-Gleichung?

Was ist der Zweck des Partikelfilters in der Inertial Sensor Fusion?

Wie wird eine Zustandsschätzung im Partikelfilter erreicht?

Welchen zweck erfüllt das Resampling im Partikelfilter?

Was versteht man unter Machine-Learning-Ansätzen zur Sensorfusion?

Welche ML-Modelle werden typischerweise zur Sensorfusion genutzt?

In welchen Bereichen finden Machine-Learning-Ansätze zur Sensorfusion typischerweise Anwendung?

Was ist das Ziel der Kalibrierung von Sensoren?

Welche Bedeutung hat die Synchronisation in der Sensorfusion?

Was macht der lineare Kalibrierungsmodell?

Was beschreibt der Begriff 'Rauschen' in Inertialsensoren?

Was ist die mathematische Modellierung des Drifts bei Inertialsensoren?

Wie lautet die Gesamtfehlerformel für Inertialsensoren?

Was beschreiben Fehlermodelle in Inertialsensoren?

Welches Verfahren wird verwendet, um Sensordaten zu filtern?

Wozu werden Referenzsysteme bei der Fehlerkalibrierung genutzt?

Was versteht man unter Inertialsensorfusion?

Welche Algorithmen sind zentral für die Inertialsensorfusion?

Welche Anwendungen nutzen Inertialsensorfusion?

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Diese Konzepte musst du verstehen, um Inertial Sensor Fusion an der Universität Erlangen-Nürnberg zu meistern:

01
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Einführung in Inertialsensoren

In dieser Sektion wird eine grundlegende Einführung in Inertialsensoren gegeben. Dazu gehören die verschiedenen Typen und deren Funktionsweise.

  • Definition und Klassifizierung von Inertialsensoren
  • Funktionsprinzip von Beschleunigungssensoren
  • Funktionsprinzip von Gyroskopen
  • Einsatzgebiete und Anwendungen
  • Aktuelle technologische Entwicklungen
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Datenfusion von Sensoren

Diese Sektion behandelt die Datenfusion von mehreren Sensordatenquellen, um verlässliche und präzise Informationen zu gewinnen.

  • Grundlagen der Sensordatenfusion
  • Probabilistische Ansätze zur Datenfusion
  • Filtern und Glätten von Sensordaten
  • Kalman-Filter und erweiterter Kalman-Filter
  • Sensor-Kalibrierung und Synchronisation
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Algorithmen zur Sensorfusion

Hier werden spezifische Algorithmen und Methoden zur Fusion von Inertialsensordaten vorgestellt und analysiert.

  • Bayesianische Methoden
  • Partikelfilter
  • Machine-Learning-Ansätze zur Sensorfusion
  • Vergleich und Evaluierung von Algorithmen
  • Implementierung und Optimierung von Algorithmen
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Anwendungen der Inertialsensorfusion

Diese Sektion zeigt praktische Anwendungsfälle und realweltliche Einsatzszenarien der Inertialsensorfusion.

  • Navigationssysteme
  • Bewegungsverfolgung und -analyse
  • Robotik und autonome Systeme
  • Virtuelle und erweiterte Realität
  • Sport- und Gesundheitsanwendungen
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Fehleranalyse und -kompensation

Hier werden Fehlerquellen in der Sensorfusion identifiziert und Methoden zu deren Kompensation vorgestellt.

  • Systematische und zufällige Fehler
  • Einfluss von Rauschen und Drift
  • Fehlermodelle
  • Korrekturmechanismen
  • Langzeitstabilität und Verlässlichkeit
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Alles Wichtige zu diesem Kurs an der Universität Erlangen-Nürnberg

Inertial Sensor Fusion an Universität Erlangen-Nürnberg - Überblick

Die Vorlesung 'Inertial Sensor Fusion' ist ein fester Bestandteil des Informatikstudiums an der Universität Erlangen-Nürnberg. Diese Lehrveranstaltung bietet Dir eine fundierte Einführung in die theoretischen und praktischen Aspekte der Inertialsensorfusion. Durch Vorlesungen und Übungsstunden wirst Du die verschiedenen Techniken der Datenfusion, relevante Algorithmen sowie praktische Anwendungen und Fehlerkompensationsmechanismen kennenlernen.

Wichtige Informationen zur Kursorganisation

Kursleiter: Prof. Dr.

Modulstruktur: Die Vorlesung besteht aus Vorlesungen und Übungsstunden. Sie wird im Wintersemester angeboten.

Studienleistungen: Die Prüfungsleistung wird in Form einer schriftlichen Klausur erbracht.

Angebotstermine: Wintersemester

Curriculum-Highlights: Einführung in Inertialsensoren, Datenfusion von Sensoren, Algorithmen zur Sensorfusion, Anwendungen der Inertialsensorfusion, Fehleranalyse und -kompensation

So bereitest Du Dich optimal auf die Prüfung vor

Beginne frühzeitig mit dem Lernen, idealerweise schon zu Beginn des Semesters, um Dir die nötige theoretische Basis anzueignen.

Nutze verschiedene Ressourcen, wie Bücher, Übungsaufgaben, Karteikarten und Probeklausuren, um dein Wissen zu vertiefen.

Schließe Dich Lerngruppen an und tausche Dich mit anderen Studierenden aus, um gemeinsam Lösungsstrategien zu entwickeln.

Vergiss nicht, regelmäßige Pausen einzulegen und in diesen Zeiten komplett abzuschalten, um eine Überbelastung zu vermeiden.

Nutzung von StudySmarter:

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