Teil der Reihe: Intelligent Technologies and Robotics (R0)
Kalman Filter
Introduction to State Estimation and Its Application for Embedded Systems
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Inhaltsangabe
Introductory Example.-State Space Representation.- Probability Theory.- Signal Theory.- Classical Kalman Filter.- Adaptive Kalman Filter (ROSE Filter).- Nonlinear Kalman Filters.- System Noise.- Quality Measures.- General Procedure.- Example: Bias Estimation.- Example: Kinematic Models. - Example: Measurement Noise with Offset.- Example: Alternative Motion Model of the Lunar Module.- Example: Covariance Matrix of Measurement Noise.- Example: Environmental Sensor with ROSE Filter.- Example: Lane Detection.- Example: DC Motor.- Example: Position and Velocity Estimation with EKF Filter.
Produktdetails
- Erscheinungsdatum: 23.02.2026
- Autor/Autorin: Reiner Marchthaler,Sebastian Dingler
- Reihe: Intelligent Technologies and Robotics (R0)
- Format: E-Book
- Dateiformat: PDF
- Kopierschutz: Wasserzeichen
- Dateigröße: 5.9 MB
- Verlag: SPRINGER
- Sprache: Englisch
- Umfang: 235 Seiten
- ISBN: 9783658503888
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- Kompatibilität: Lesbar auf Geräten und Apps mit PDF-Unterstützung.
Herstellerinformationen
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