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Probabilistic Framework for Sensor Management

Huber, Marco

Abstract:
A probabilistic sensor management framework is introduced, which maximizes the utility of sensor systems with many different sensing modalities by dynamically configuring the sensor system in the most beneficial way. For this purpose, techniques from stochastic control and Bayesian estimation are combined such that long-term effects of possible sensor configurations and stochastic uncertainties resulting from noisy measurements can be incorporated into the sensor management decisions.

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DOI: 10.5445/KSP/1000012224
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seit 18.09.2009
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Zugehörige Institution(en) am KIT Institut für Anthropomatik (IFA)
Publikationstyp Hochschulschrift
Jahr 2009
Sprache Englisch
Identifikator ISBN: 978-3-86644-405-8
ISSN: 1867-3813
urn:nbn:de:0072-122242
KITopen-ID: 1000012224
Verlag Universitätsverlag Karlsruhe, Karlsruhe
Umfang VI, 159 S.
Serie Karlsruhe Series on Intelligent Sensor-Actuator-Systems / Universität Karlsruhe, Intelligent Sensor-Actuator-Systems Laboratory ; 7
Abschlussart Dissertation
Fakultät Fakultät für Informatik (INFORMATIK)
Institut Institut für Anthropomatik (IFA)
Prüfungsdaten 30.04.2009
Referent/Betreuer Prof. U. Hanebeck
Schlagworte sensor management, Bayesian estimation, decision theory, information theory, Gaussian mixtures
KIT – Die Forschungsuniversität in der Helmholtz-Gemeinschaft
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