Readspeaker menu


 


Organisatorisches

Vorlesung im Hauptstudium Informatik (WS 2005)

Dozent: Prof. Dr. Joachim Denzler

Zeit und Ort: Mo, 14-16 (14-tägig, R 3319 EAP), Do, 12-14 (SR 128 CZ)

Voraussetzungen: Vordiplom, Rechnersehen 1

Sonstiges: Geeignet auch für Mathematiker, Physiker und Lehramt Mathematik/Informatik


Überblick

Menschliches Sehen und motorische Aktionen bilden eine geschlossene Schleife aus Perzeption und Aktion, die enorm effizient und leistungsfähig ist und deren Simulation und mathemtische Modellierung für zahlreiche Anwendungen, zum

Beispiel in der Servicerobotik, eine wichtige Rolle spielt.

 

Diese Vorlesung behandelt zwei wichtige Aspekte der maschinellen Sensordatenverarbeitung: die Schätzung des Zustands aus der (gestörten) Beobachtung von Sensordatenfolgen sowie die optimale Aktionsauswahl aufgrund der (fehlerbehafteten) Schätzung über den Zustand. Im ersten Teil werden klassische Verfahren zur Zustandsschätzung von detereministischen sowie von stochastischen Systemen, das Kalman-Filiter und Ansätze aus dem Bereich der Partikel Filter vorgestellt. Der zweite Teil der Vorlesung beschäftigt sich mit Methoden, die Sensordatenaufnahme durch Aktionen gezielt zu beeinflussen. Ausgehend von Markov-Modellen und partiell beobachtbaren Markov-Modellen werden Verfahren aus dem Bereich des Reinforcement Learning vorgestellt sowie ein informationstheoretisches Vorgehen zur Aktionsauswahl basierend auf dem MMI-Prinzip. Im dritten Teil schließt die Vorlesung mit Verfahren zur Sensordatenfusion und einigen Beispielanwendungen.

 

Als Skript zur Vorlesung wird das Buch

Denzler: Probabilistische Zustandsschätzung und Aktionsauswahl im Rechnersehen. Logos Verlag. 2003.

verwendet.


Vorlesungsmaterialien

Übersicht über robuste Schätzung: Zhang: Parameter Estimation Techniques: A Tutorial with Application to Conic Fitting. Image and Vision Computing Journal, Vol.15, No.1, pages 59-76, 1997.
Link zu Online-Tutorial: www-sop.inria.fr/robotvis/personnel/zzhang/Publis/Tutorial-Estim/Main.html

Literatur

Denzler: Probabilistische Zustandsschätzung und Aktionsauswahl im Rechnersehen. Logos Verlag, Berlin. 2003
Bar-Shalom, Fortmann: Tracking and Data Association. Academic Press. 1988.
Gelb: Applied Optimal Estimation. MIT Press. 1994.
Sutton, Barto: Reinforcement Learning. MIT Press. 1998
Cover, Thomas: Elements of Information Theory. Wiley. 1991