700.741 (20W) Vision Based State Estimation and Sensor Fusion

Wintersemester 2020/21

Anmeldefrist abgelaufen.

Erster Termin der LV
07.10.2020 16:30 - 18:00 online (Moodle/Classroom) Off Campus
... keine weiteren Termine bekannt

Überblick

Bedingt durch die COVID-19-Pandemie können kurzfristige Änderungen bei Lehrveranstaltungen und Prüfungen (z.B. Absage von Präsenz-Lehreveranstaltungen und Umstellung auf Online-Prüfungen) erforderlich sein.

Weitere Informationen zum Lehrbetrieb vor Ort finden Sie unter: https://www.aau.at/corona.
Lehrende/r
LV-Titel englisch Vision Based State Estimation and Sensor Fusion
LV-Art Kurs (prüfungsimmanente LV )
LV-Modell Onlinelehrveranstaltung
Semesterstunde/n 2.0
ECTS-Anrechnungspunkte 3.0
Anmeldungen 4 (20 max.)
Organisationseinheit
Unterrichtssprache Englisch
LV-Beginn 07.10.2020
eLearning zum Moodle-Kurs

Zeit und Ort

Beachten Sie bitte, dass sich aufgrund von COVID-19-Maßnahmen die derzeit angezeigten Termine noch ändern können.
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LV-Beschreibung

Intendierte Lernergebnisse

In this lecture, the student will acquire knowledge on how to model sensors with their uncertainties and how to use these models for probabilistic state estimation through non-linear estimators and non-linear optimization methods. In particular, the student will learn how to model a camera and use it as a sensor to track the pose in 6DoF. Furthermore, the lecture will discuss the non-linear observability analysis of said estimators.

Lehrmethodik inkl. Einsatz von eLearning-Tools

Theory from the lecture "Vision Based State Estimation and Sensor Fusion" (700.740) will be deepened in this practical course  with exercises (KU 700.741 ).

Inhalt/e

Overview:

        Sensor Modeling Overview

        Camera Overview

    Camera I:

        Distortion

        Epipolar Geometry

    Camera II:

        Camera Matrix

        Camera Calibration

    Camera III:

        Features

        Pose Estimation

    Camera IV:

        N-Point Algorithm

        Ransac

    Sensors:

        Barometer Model

        GPS Model

        IMU Model

        Continous/Discrete

    Filter I:

        State Estimation Overview

        Filter Overview

        Maximum Likelihood

        Wiener Filter

    Filter II:

        Kalman Filter

        Extended Kalman Filter

    Filter III:

        Unscented Kalman Filter

        Iterative Extended Kalman Filter

        Sensor Fusion Overview

        Simplification of H

    Bundle Adjustment:

        Bundle Adjustment

        Matirx sparsety/FactorGraphs (Simplification of H)

        IMU-preintegration

    Observability Analysis:

        Observability Analysis

        Linear OA

        Nonlinear OA

    SLAM/VIO

    Exam Preparation

Prüfungsinformationen

Im Fall von online durchgeführten Prüfungen sind die Standards zu beachten, die die technischen Geräte der Studierenden erfüllen müssen, um an diesen Prüfungen teilnehmen zu können.

Prüfungsmethode/n

Exercise sheets to solve and submit every week with a discussion of the solutions during the course (Classroom).

Prüfungsinhalt/e

See lecture overview.

Beurteilungskriterien/-maßstäbe

The percentage of solved tasks to given tasks will give you the grade. The performance during the presentation of the solution influences the grading as well.

(Details in Moodle course)

Beurteilungsschema

Note Benotungsschema

Position im Curriculum

  • Masterstudium Information and Communications Engineering (ICE) (SKZ: 488, Version: 15W.1)
    • Fach: Information and Communications Engineering: Supplements (NC, ASR) (Wahlfach)
      • Wahl aus dem LV-Katalog (Anhang 4) ( 0.0h VK, VO, KU / 14.0 ECTS)
        • 700.741 Vision Based State Estimation and Sensor Fusion (2.0h KS / 3.0 ECTS)
  • Masterstudium Information and Communications Engineering (ICE) (SKZ: 488, Version: 15W.1)
    • Fach: Technical Complements (NC, ASR) (Wahlfach)
      • Wahl aus dem LV-Katalog (Anhang 5) ( 0.0h VK, VO, KU / 12.0 ECTS)
        • 700.741 Vision Based State Estimation and Sensor Fusion (2.0h KS / 3.0 ECTS)
  • Masterstudium Information and Communications Engineering (ICE) (SKZ: 488, Version: 15W.1)
    • Fach: Information and Communications Engineering: Supplements (NC, ASR) (Wahlfach)
      • Wahl aus dem LV-Katalog (Anhang 4) ( 0.0h VK, VO, KU / 14.0 ECTS)
        • 700.741 Vision Based State Estimation and Sensor Fusion (2.0h KS / 3.0 ECTS)
  • Masterstudium Information and Communications Engineering (ICE) (SKZ: 488, Version: 15W.1)
    • Fach: Technical Complements (NC, ASR) (Wahlfach)
      • Wahl aus dem LV-Katalog (Anhang 5) ( 0.0h VK, VO, KU / 12.0 ECTS)
        • 700.741 Vision Based State Estimation and Sensor Fusion (2.0h KS / 3.0 ECTS)
  • Masterstudium Information and Communications Engineering (ICE) (SKZ: 488, Version: 15W.1)
    • Fach: Autonomous Systems and Robotics: Advanced (ASR) (Wahlfach)
      • Wahl aus dem LV-Katalog (siehe Anhang 3) ( 0.0h VK, VO / 30.0 ECTS)
        • 700.741 Vision Based State Estimation and Sensor Fusion (2.0h KS / 3.0 ECTS)
  • Masterstudium Information and Communications Engineering (ICE) (SKZ: 488, Version: 15W.1)
    • Fach: Autonomous Systems and Robotics (WI) (Wahlfach)
      • Wahl aus dem LV-Katalog (siehe Anhang 3) ( 0.0h VK, VO / 30.0 ECTS)
        • 700.741 Vision Based State Estimation and Sensor Fusion (2.0h KS / 3.0 ECTS)

Gleichwertige Lehrveranstaltungen im Sinne der Prüfungsantrittszählung

Wintersemester 2022/23
  • 700.741 KS Vision Based State Estimation and Sensor Fusion (2.0h / 3.0ECTS)
Wintersemester 2021/22
  • 700.741 KS Vision Based State Estimation and Sensor Fusion (2.0h / 3.0ECTS)
Wintersemester 2019/20
  • 700.741 KS Vision Based State Estimation and Sensor Fusion (2.0h / 3.0ECTS)
Wintersemester 2018/19
  • 700.741 KS Vision Based State Estimation and Sensor Fusion (2.0h / 3.0ECTS)
Wintersemester 2017/18
  • 700.741 KS Vision Based State Estimation and Sensor Fusion (2.0h / 3.0ECTS)
Wintersemester 2016/17
  • 700.741 KS Vision Based State Estimation and Sensor Fusion (2.0h / 3.0ECTS)