Kooperative Fahrzeuglokalisierung: Partikel-Filter in dezentralen Sensornetzen (German Edition)
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Kooperative Fahrzeuglokalisierung (2009)
DE PB NW RPISBN: 9783639133011 bzw. 3639133013, in Deutsch, VDM Verlag Mrz 2009, Taschenbuch, neu, Nachdruck.
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Von Händler/Antiquariat, AHA-BUCH GmbH [51283250], Einbeck, Germany.
This item is printed on demand - Print on Demand Neuware - Die dynamische Schätzung der Eigenposition eines Fahrzeuges durch Sensordatenfusion ist eine der grundlegenden Aufgaben für moderne Verkehrsanwendungen. Eines der Hauptziele besteht dabei in der Minimierung des Schätzfehlers. Der Autor Marcus Obst gibt einführend einen Überblick bisheriger Algorithmen und erläutert deren Eigenschaften und Einschränkungen. Anschließend stellt er ein Verfahren zur dezentralen kooperativen Lokalisierung von Fahrzeugen vor. Die Grundlage seiner Arbeit bildet ein Partikel-Filter in Verbindung mit einem Algorithmus zur dezentralen Datenfusion. Wie das Auftreten von Dateninzest in dezentralen Systemen effektiv verhindert werden kann, wird anhand einer geeigneten Methode erläutert. Durch Simulation zeigt er, dass sich der Schätzfehler der Fahrzeugposition in einem kooperativen Netzwerk im Vergleich zu reinen GPS-basierten Lösungen verkleinert. 120 pp. Deutsch.
Von Händler/Antiquariat, AHA-BUCH GmbH [51283250], Einbeck, Germany.
This item is printed on demand - Print on Demand Neuware - Die dynamische Schätzung der Eigenposition eines Fahrzeuges durch Sensordatenfusion ist eine der grundlegenden Aufgaben für moderne Verkehrsanwendungen. Eines der Hauptziele besteht dabei in der Minimierung des Schätzfehlers. Der Autor Marcus Obst gibt einführend einen Überblick bisheriger Algorithmen und erläutert deren Eigenschaften und Einschränkungen. Anschließend stellt er ein Verfahren zur dezentralen kooperativen Lokalisierung von Fahrzeugen vor. Die Grundlage seiner Arbeit bildet ein Partikel-Filter in Verbindung mit einem Algorithmus zur dezentralen Datenfusion. Wie das Auftreten von Dateninzest in dezentralen Systemen effektiv verhindert werden kann, wird anhand einer geeigneten Methode erläutert. Durch Simulation zeigt er, dass sich der Schätzfehler der Fahrzeugposition in einem kooperativen Netzwerk im Vergleich zu reinen GPS-basierten Lösungen verkleinert. 120 pp. Deutsch.
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Kooperative Fahrzeuglokalisierung
DE PB NWISBN: 9783639133011 bzw. 3639133013, in Deutsch, Vdm Verlag Dr. Müller, Taschenbuch, neu.
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buecher.de GmbH & Co. KG, [1].
Die dynamische Schätzung der Eigenposition einesFahrzeuges durch Sensordatenfusion ist eine dergrundlegenden Aufgaben für moderneVerkehrsanwendungen. Eines der Hauptziele bestehtdabei in der Minimierung des Schätzfehlers. Der AutorMarcus Obst gibt einführend einen Überblickbisheriger Algorithmen und erläutert derenEigenschaften und Einschränkungen. Anschließendstellt er ein Verfahren zur dezentralen kooperativenLokalisierung von Fahrzeugen vor. Die Grundlageseiner Arbeit bildet ein Partikel-Filter inVerbindung mit einem Algorithmus zur dezentralenDatenfusion. Wie das Auftreten von Dateninzest indezentralen Systemen effektiv verhindert werden kann,wird anhand einer geeigneten Methode erläutert. Durch Simulation zeigt er, dass sich der Schätzfehlerder Fahrzeugposition in einem kooperativen Netzwerkim Vergleich zu reinen GPS-basierten Lösungenverkleinert.2009. 120 S.Versandfertig in 3-5 Tagen, Softcover.
buecher.de GmbH & Co. KG, [1].
Die dynamische Schätzung der Eigenposition einesFahrzeuges durch Sensordatenfusion ist eine dergrundlegenden Aufgaben für moderneVerkehrsanwendungen. Eines der Hauptziele bestehtdabei in der Minimierung des Schätzfehlers. Der AutorMarcus Obst gibt einführend einen Überblickbisheriger Algorithmen und erläutert derenEigenschaften und Einschränkungen. Anschließendstellt er ein Verfahren zur dezentralen kooperativenLokalisierung von Fahrzeugen vor. Die Grundlageseiner Arbeit bildet ein Partikel-Filter inVerbindung mit einem Algorithmus zur dezentralenDatenfusion. Wie das Auftreten von Dateninzest indezentralen Systemen effektiv verhindert werden kann,wird anhand einer geeigneten Methode erläutert. Durch Simulation zeigt er, dass sich der Schätzfehlerder Fahrzeugposition in einem kooperativen Netzwerkim Vergleich zu reinen GPS-basierten Lösungenverkleinert.2009. 120 S.Versandfertig in 3-5 Tagen, Softcover.
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Kooperative Fahrzeuglokalisierung
DE PB NWISBN: 9783639133011 bzw. 3639133013, in Deutsch, Vdm Verlag Dr. Müller, Taschenbuch, neu.
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Die dynamische Schätzung der Eigenposition einesFahrzeuges durch Sensordatenfusion ist eine dergrundlegenden Aufgaben für moderneVerkehrsanwendungen. Eines der Hauptziele bestehtdabei in der Minimierung des Schätzfehlers. Der AutorMarcus Obst gibt einführend einen Überblickbisheriger Algorithmen und erläutert derenEigenschaften und Einschränkungen. Anschließendstellt er ein Verfahren zur dezentralen kooperativenLokalisierung von Fahrzeugen vor. Die Grundlageseiner Arbeit bildet ein Partikel-Filter inVerbindung mit einem Algorithmus zur dezentralenDatenfusion. Wie das Auftreten von Dateninzest indezentralen Systemen effektiv verhindert werden kann,wird anhand einer geeigneten Methode erläutert. Durch Simulation zeigt er, dass sich der Schätzfehlerder Fahrzeugposition in einem kooperativen Netzwerkim Vergleich zu reinen GPS-basierten Lösungenverkleinert.2009. 120 S.Versandfertig in 3-5 Tagen, Softcover, Neuware.
Von Händler/Antiquariat, buecher.de GmbH & Co. KG, [1].
Die dynamische Schätzung der Eigenposition einesFahrzeuges durch Sensordatenfusion ist eine dergrundlegenden Aufgaben für moderneVerkehrsanwendungen. Eines der Hauptziele bestehtdabei in der Minimierung des Schätzfehlers. Der AutorMarcus Obst gibt einführend einen Überblickbisheriger Algorithmen und erläutert derenEigenschaften und Einschränkungen. Anschließendstellt er ein Verfahren zur dezentralen kooperativenLokalisierung von Fahrzeugen vor. Die Grundlageseiner Arbeit bildet ein Partikel-Filter inVerbindung mit einem Algorithmus zur dezentralenDatenfusion. Wie das Auftreten von Dateninzest indezentralen Systemen effektiv verhindert werden kann,wird anhand einer geeigneten Methode erläutert. Durch Simulation zeigt er, dass sich der Schätzfehlerder Fahrzeugposition in einem kooperativen Netzwerkim Vergleich zu reinen GPS-basierten Lösungenverkleinert.2009. 120 S.Versandfertig in 3-5 Tagen, Softcover, Neuware.
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Kooperative Fahrzeuglokalisierung
DE NWISBN: 9783639133011 bzw. 3639133013, in Deutsch, VDM Verlag Dr. Müller, Saarbrücken, Deutschland, neu.
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Partikel-Filter in dezentralen Sensornetzen, Die dynamische Schätzung der Eigenposition einesFahrzeuges durch Sensordatenfusion ist eine dergrundlegenden Aufgaben für moderneVerkehrsanwendungen. Eines der Hauptziele bestehtdabei in der Minimierung des Schätzfehlers. Der AutorMarcus Obst gibt einführend einen Überblickbisheriger Algorithmen und erläutert derenEigenschaften und Einschränkungen. Anschließendstellt er ein Verfahren zur dezentralen kooperativenLokalisierung von Fahrzeugen vor. Die Grundlageseiner Arbeit bildet ein Partikel-Filter inVerbindung mit einem Algorithmus zur dezentralenDatenfusion. Wie das Auftreten von Dateninzest indezentralen Systemen effektiv verhindert werden kann,wird anhand einer geeigneten Methode erläutert. Durch Simulation zeigt er, dass sich der Schätzfehlerder Fahrzeugposition in einem kooperativen Netzwerkim Vergleich zu reinen GPS-basierten Lösungenverkleinert.
Partikel-Filter in dezentralen Sensornetzen, Die dynamische Schätzung der Eigenposition einesFahrzeuges durch Sensordatenfusion ist eine dergrundlegenden Aufgaben für moderneVerkehrsanwendungen. Eines der Hauptziele bestehtdabei in der Minimierung des Schätzfehlers. Der AutorMarcus Obst gibt einführend einen Überblickbisheriger Algorithmen und erläutert derenEigenschaften und Einschränkungen. Anschließendstellt er ein Verfahren zur dezentralen kooperativenLokalisierung von Fahrzeugen vor. Die Grundlageseiner Arbeit bildet ein Partikel-Filter inVerbindung mit einem Algorithmus zur dezentralenDatenfusion. Wie das Auftreten von Dateninzest indezentralen Systemen effektiv verhindert werden kann,wird anhand einer geeigneten Methode erläutert. Durch Simulation zeigt er, dass sich der Schätzfehlerder Fahrzeugposition in einem kooperativen Netzwerkim Vergleich zu reinen GPS-basierten Lösungenverkleinert.
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