Sensordatenfusion mittels Rose-Filter

Wie große Sensordaten geeignet fusioniert werden können.

In der heutigen Zeit wird die Bedeutung von Informationen und Daten immer wichtiger. In vielen Bereichen wie in Fertigungsstraßen, Maschinen oder auch bei sich selbständig bewegenden Fahrzeugen werden große Mengen an (Sensor-)Daten gesammelt. Diese müssen dann geeignet fusioniert werden um z.B. sich selbst und die Umgebung möglichst genau in Echtzeit zu lokalisieren. Je nach Anwendung/Problemstellung gibt es verschiedene gut passende Verfahren/Algorithmen.

Für viele Anwendungen stellt das Kalman-Filter das geeignete Verfahren dar. Doch ist dieses wirklich für alle Bereiche immer die richtige Lösung?

Lesen Sie dazu unserem Fachartikel "Sensordatenfusion mittels Rose-Filter" von Prof. Dr.-Ing. R. Marchthaler.

Sie möchten tiefer in das Thema einsteigen? Dann besuchen Sie doch unser Seminar "Sensordatenfusion".

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