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Stochastische Behandlung von Unsicherheiten in kaskadierten dynamischen Systemen

Schrempf, Oliver

Abstract:
In dieser Arbeit wird die Idee verfolgt, komplexe Systeme aus sehr einfachen Teilsystemen aufzubauen und für solche Systemkaskaden eine stochastische Zustandsschätzung durchzuführen. Dabei wird die Struktur der Kaskade verwendet, um die Schätzung lokal in den Teilsystemen durchzuführen woraus eine globale Schätzung abgeleitet wird. Im Fokus der Arbeit stehen nichtlineare und hybride Systeme. Als eine Anwendung wird die Intentionserkennung in der Mensch-Roboter-Kooperation betrachtet.

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DOI: 10.5445/KSP/1000009289
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seit 19.05.2018
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seit 31.10.2008
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Zugehörige Institution(en) am KIT Institut für Technische Informatik (ITEC)
Publikationstyp Hochschulschrift
Jahr 2008
Sprache Deutsch
Identifikator ISBN: 978-3-86644-287-0
ISSN: 1867-3813
urn:nbn:de:0072-92892
KITopen-ID: 1000009289
Verlag Universitätsverlag Karlsruhe, Karlsruhe
Umfang XI, 131 S
Serie Karlsruhe Series on Intelligent Sensor-Actuator-Systems / Universität Karlsruhe, ISAS - Intelligent Sensor-Actuator-Systems Laboratory. Ed. by Prof. Uwe D. Hanebeck ; 1
Abschlussart Dissertation
Fakultät Fakultät für Informatik (INFORMATIK)
Institut Institut für Technische Informatik (ITEC)
Prüfungsdaten 20.06.2008
Referent/Betreuer Prof. U. Hanebeck
Schlagworte Bayes, nichtlineare Schätzer, hybride Systeme, Intentionserkennung
KIT – Die Forschungsuniversität in der Helmholtz-Gemeinschaft
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