700.740 (16W) Vision Based State Estimation and Sensor Fusion

Wintersemester 2016/17

Anmeldefrist abgelaufen.

Erster Termin der LV
05.10.2016 11:00 - 12:30 , L4.1.01
... keine weiteren Termine bekannt

Überblick

Lehrende/r
LV-Titel englisch
Vision Based State Estimation and Sensor Fusion
LV-Art
Vorlesung-Kurs (prüfungsimmanente LV )
Semesterstunde/n
2.0
ECTS-Anrechungspunkte
4.0
Anmeldungen
14 (300 max.)
Organisationseinheit
Unterrichtssprache
Englisch
mögliche Sprache/n der Leistungserbringung
Deutsch , Englisch , Spanisch , Französisch
LV-Beginn
01.10.2016
eLearning
zum Moodle-Kurs

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

This lecture is closely linked to its practical counterpart (i.e. exercises) KU 700.741 "Vision Based State Estimation and Sensor Fusion". Students are highly encouraged to enroll in that course since the theoretical aspects in 700.740 (this lecture) will be deepened in the practical course.

Inhalt/e

This is the first time this lecture will take place. Feedback from the students is highly encouraged to ensure and improve the quality of this lecture. Below is a tentative agenda:


Date
Chapter
Content
05.10.2016OverviewOverview
Sensor Modeling Overview
Camera Overview
12.10.2016Camera IDistortion
Epipolar Geometry
19.10.2016Camera IICamera Matrix
Camera Calibration
02.11.2016Camera IIIFeatures
Pose Estimation
09.11.2016Camera IVN-Point Algorithm
Ransac
16.11.2016SensorsBarometer Model
GPS Model
IMU Model
Continous/Discrete
23.11.2016Filter IState Estimation Overview
Filter Overview
Maximum Likelihood
Wiener Filter
30.11.2016Filter IIKalman Filter
Extended Kalman Filter
07.12.2016Filter IIIUnscented Kalman Filter
Iterative Extended Kalman Filter
Sensor Fusion Overview
Simplifications of H
14.12.2016Bundle AdjustmentBundle Adjustment
Matrix sparsety/Factor Graphs (Simplification of H)
IMU-preintegration
21.12.2016Observability AnalysisObservability Analysis
Linear OA
Nonlinear OA
11.01.2016SLAM/VIOSLAM/VIO
18.01.2016Case StudyCase Study
25.01.2016Exam PreparationExam Preparation

Prüfungsinformationen

Beurteilungsschema

Note/Grade 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)
        • 700.740 Vision Based State Estimation and Sensor Fusion (2.0h VC / 4.0 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)
        • 700.740 Vision Based State Estimation and Sensor Fusion (2.0h VC / 4.0 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)
        • 700.740 Vision Based State Estimation and Sensor Fusion (2.0h VC / 4.0 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)
        • 700.740 Vision Based State Estimation and Sensor Fusion (2.0h VC / 4.0 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)
        • 700.740 Vision Based State Estimation and Sensor Fusion (2.0h VC / 4.0 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)
        • 700.740 Vision Based State Estimation and Sensor Fusion (2.0h VC / 4.0 ECTS)
  • Masterstudium Information Technology (SKZ: 489, Version: 06W.3)
    • Fach: Technischer Schwerpunkt (Control and Measurement Systems) (Pflichtfach)
      • 1.1-1.3 Vorlesung mit Kurs oder Vorlesung mit Seminar ( 6.0h VK/VS / 12.0 ECTS)
        • 700.740 Vision Based State Estimation and Sensor Fusion (2.0h VC / 4.0 ECTS)
  • Masterstudium Information Technology (SKZ: 489, Version: 06W.3)
    • Fach: Technische Ergänzung I (Pflichtfach)
      • 2.1-2.2 Vorlesung mit Kurs oder Vorlesung mit Seminar ( 4.0h VK/VS / 8.0 ECTS)
        • 700.740 Vision Based State Estimation and Sensor Fusion (2.0h VC / 4.0 ECTS)
  • Masterstudium Information Technology (SKZ: 489, Version: 06W.3)
    • Fach: Technische Ergänzung II (Pflichtfach)
      • 3.1-3.3 Vorlesung mit Kurs oder Vorlesung mit Seminar ( 6.0h VK/VS / 12.0 ECTS)
        • 700.740 Vision Based State Estimation and Sensor Fusion (2.0h VC / 4.0 ECTS)

Gleichwertige Lehrveranstaltungen im Sinne der Prüfungsantrittszählung

Diese Lehrveranstaltung ist keiner Kette zugeordnet