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Seminar Stochastische Schätzer: Kalman-Filter und mehr SS 2010 Antonia Pérez Arias Fakultät für Informatik Institut für Anthropomatik Lehrstuhl für Intelligente Sensor-Aktor-Systeme (ISAS). Ablauf. Formale Randbedingungen Ausarbeitung Vortrag. Formale Anforderungen. Vortrag 20 Minuten
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SeminarStochastische Schätzer: Kalman-Filter und mehrSS 2010AntoniaPérez AriasFakultät für InformatikInstitut für AnthropomatikLehrstuhl für Intelligente Sensor-Aktor-Systeme (ISAS)
Ablauf Formale Randbedingungen Ausarbeitung Vortrag
Formale Anforderungen • Vortrag • 20 Minuten • Schriftliche Ausarbeitung • Wiki-Seite • Anwesenheit bei allen Veranstaltungen http://isas.uka.de/de/Seminar
Ablauf des Seminars • Themenauswahl • Themen an Betreuer gebunden • Recherche • Empfohlene Literatur auf der Web-Seite • Eigenständige Recherche • Ausarbeitung • Vortrag
Meilensteine • Themenauswahl (heute: Di. 13. April) • Ausarbeitung • Vorstellung des Themas (Fr. 30. April) • Erste ausformulierte Fassung (Fr. 21. Mai) • Finale Fassung (Mo. 07. Juni) • Vortrag • Vortragsfolien (Mo. 14. Juni) • Vortrag und Diskussion (Mi. 16. Juni und Fr. 18. Juni, 14:00)
Ablauf Formale Randbedingungen Ausarbeitung Vortrag
Form der Ausarbeitung (I) • Ausarbeitung in Form von Wiki-Seiten https://i81pc29.itec.uni-karlsruhe.de/StochastischeSchaetzerWiki/
Form der Ausarbeitung • Ausarbeitung ist wissenschaftliche Arbeit • Keine Umgangssprache • i.d.R. keine erste Person • Verwendete Literatur referenzieren (Literaturverzeichnis) • Zitate kennzeichnen und referenzieren (mit Seitenangabe) • Konsistenz • Einheitliche Verwendung von Symbolen • Einheitliche Verwendung von Fachtermini • Abkürzungen erklären (nur gebräuchliche verwenden)
Grafiken in Ausarbeitung • Pixelgrafiken sinnvoll skalieren • Fotos als JPG einbinden • Unverrauschte Bilder als PNG einbinden • Beschriftung in Sprache der Ausarbeitung • Graphen vollständig beschriften • Auch Grafiken müssen korrekt referenziert werden • Auf jede Grafik im Text Bezug nehmen
Ablauf Formale Randbedingungen Ausarbeitung Vortrag
Inhalt eines Vortrages • Vor dem Vortrag zu beachten: • Wer hört zu? (auch Mitarbeiter) • Welches Wissen kann vorausgesetzt werden? • Was ist das Ziel des Vortrages? • Welche Informationen sollen „hängenbleiben“? • Der Vortrag muss wissenschaftlich sein!
Vortragslänge • Zeitbeschränkung beachten! (20 Min.) • Aber: Vortrag sollte auch nicht zu kurz sein • Viele Informationen Wenig Zeit Konzentration auf das Wesentliche
Vortragsgliederung • Beginn • Beginnen mit Titel und Gliederungsübersicht (ca. 2 Folien) • Einleitung und Motivation (1-2 Folien) • Hauptteil • Schluss • Zusammenfassung und Ausblick (ca. 2 Folien) • Mit einem Dank für die Aufmerksamkeit schließen
Gestaltung von Folien (I) • ISAS-Vorlage aus WWW verwenden • Klare, einheitliche Gestaltung (Konsistenz) • Wenige Punkte pro Folie (nur Schlagworte) • Jeden Punkt auf einer Folie ansprechen
Gestaltung von Folien (II) • Grafiken und Bilder benutzen, falls möglich • Farben • Verdeutlichung von Zusammenhängen • Achtung: Farben haben auch Symbolwerte • Rahmen • Name des Vortragenden • Seitenzahl • Animierte Seitenübergänge, etc.meistens überflüssig
Folien – Schriftarten und -größen 8 Punkt 12 Punkt 18 Punkt 20 Punkt 24 Punkt 28 Punkt 32 Punkt 36 Punkt 40 Punkt 8 Punkt 12 Punkt 18 Punkt 20 Punkt 24 Punkt 28 Punkt 32 Punkt 36 Punkt 40 Punkt Dieser Text ist zu klein. • Serifenlose Schrift (links) • mind. 18 Punkt
Vortragsstil • Frei und flüssig sprechen • Laut, deutlich und zum Publikum sprechen(Blickkontakt!) • Reaktionen der Zuhörer beachten • Seitlich neben der Projektionsfläche stehen (freie Sicht) • An der Projektionsfläche erklären • Vortrag planen und üben
Probleme bei Beamer-Präsentationen • Kompatibilität mit dem Vortragsrechner • PowerPoint: Nicht-Standard-Schriftarten? TrueType-Schriftarten einbetten • Open Office / LateX: PDF generieren • Videos oft problematisch Vorher auf Vortragsrechner testen
SeminarStochastische Schätzer: Kalman Filter und mehrSS 2010Fragen?
Themen: 1. Bayes'sche Gleichungen und das Kalman Filter 2. Das erweiterte Kalman Filter (EKF) und das GaussianSum Filter 3. Das Unscented Kalman Filter (UKF) und andere regressionsbasierte Gaußfilter 4. Alternative Kalman Filter Formulierungen 5. Partikelfilter (Monte Carlo Verfahren) 6. Stochastische Filter für diskrete Modelle 7. Parameteridentifikation verteilter Systeme 8. Systemidentifikation für Filterverfahren 9. Lokalisierung und Tracking mittels Multilateration unter Verwendung stochastischer Modelle 10. Das H-infinity Filter 11. Dirac Mixture Approximation Seminar