PristupačnostPrimijenjene tehnike estimacije
Prikazani su podaci za akademsku godinu: 2023./2024.
Opis predmeta
Definicija problema estimacije. Uloga tehnika estimacije u složenim sustavima. Estimacija stanja stohastičkih sustava: linearni i nelinearni Kalmanovi filtri, čestični filtri. Estimacija stanja neeuklidskih veličina. Matrične Lieve grupe. Kalmanov filtar na matričnim Lievim grupama. Primjeri primjena: estimacija teško mjerljivih veličina, fuzija višesenzorskih informacija, estimacija položaja tijela u 3D prostoru, praćenje gibajućih objekata.
Studijski programi
Poslijediplomski doktorski
Literatura
Dierk Schröder (2013.), Intelligent Observer and Control Design for Nonlinear Systems, Springer Science & Business Media
Simon Haykin (2004.), Kalman Filtering and Neural Networks, John Wiley & Sons
Arnaud Doucet, Nando de Freitas, Neil Gordon (2013.), Sequential Monte Carlo Methods in Practice, Springer Science & Business Media
Simo Särkkä (2013.), Bayesian Filtering and Smoothing, Cambridge University Press
Yaakov Bar-Shalom, X. Rong Li, Thiagalingam Kirubarajan (2004.), Estimation with Applications to Tracking and Navigation, John Wiley & Sons
Timothy D. Barfoot (2017.), State Estimation for Robotics, Cambridge University Press
Za studente
Izvedba
ID 154823
Ljetni semestar
6 ECTS
R2 Engleski jezik
R1 E-učenje