700.740 (21W) Vision Based State Estimation and Sensor Fusion

Wintersemester 2021/22

Anmeldefrist abgelaufen.

Erster Termin der LV
13.10.2021 11:00 - 12:30 B04.1.06 On 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 Vorlesung-Kurs (prüfungsimmanente LV )
LV-Modell Präsenzlehrveranstaltung
Semesterstunde/n 2.0
ECTS-Anrechnungspunkte 4.0
Anmeldungen 7 (300 max.)
Organisationseinheit
Unterrichtssprache Englisch
LV-Beginn 13.10.2021
eLearning zum Moodle-Kurs

Zeit und Ort

Beachten Sie bitte, dass sich aufgrund von COVID-19-Maßnahmen die derzeit angezeigten Termine noch ändern können.
Liste der Termine wird geladen...

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

  • 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
  • Case study
  • 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.

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)
        • 700.740 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)

Gleichwertige Lehrveranstaltungen im Sinne der Prüfungsantrittszählung

Wintersemester 2022/23
  • 700.740 VC Vision Based State Estimation and Sensor Fusion (2.0h / 4.0ECTS)
Wintersemester 2020/21
  • 700.740 VC Vision Based State Estimation and Sensor Fusion (2.0h / 4.0ECTS)
Wintersemester 2019/20
  • 700.740 VC Vision Based State Estimation and Sensor Fusion (2.0h / 4.0ECTS)
Wintersemester 2018/19
  • 700.740 VC Vision Based State Estimation and Sensor Fusion (2.0h / 4.0ECTS)
Wintersemester 2017/18
  • 700.740 VC Vision Based State Estimation and Sensor Fusion (2.0h / 4.0ECTS)
Wintersemester 2016/17
  • 700.740 VC Vision Based State Estimation and Sensor Fusion (2.0h / 4.0ECTS)