Kooperative Ansätze für nichtlineare Filterverfahren

• Antragsteller: Professor Dr.-Ing. Uwe D. Hanebeck
• Fachliche Zuordnung: Automatisierungstechnik, Mechatronik, Regelungssysteme, Intelligente Technische Systeme, Robotik
• Förderung: Förderung von 2016 bis 2020
• Projektkennung: Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Projektnummer 283072193

Dieser Antrag befasst sich mit Bayes'schen Schätzverfahren für nichtlineare, zeit-diskrete, dynamische Systeme. Zustandsschätzer berechnen aus verrauschten Messdaten einen Schätzwert für den Systemzustand und sind von zentraler Bedeutung für eine Vielzahl von Anwendungen, in denen vor allem Vorhersagen, Regelung, Fehlererkennung, oder Entscheidungsprozesse durchgeführt werden. Navigation, Tracking und Lokalisierung sowie optimale Regelung sind wichtige Beispielanwendungen aus der Robotik und Automatisierungstechnik.Die Entwicklungen der letzten Jahren zeigen einen zunehmenden Bedarf an nichtlinearen Filterverfahren an. Eine Vielzahl nichtlinearer und im Allgemeinen approximativer Filterverfahren wurde entwickelt, die sich meist erheblich in den zugrundeliegenden Annahmen, der erreichbaren Schätzqualität und dem Berechnungsaufwand unterscheiden. Nichtlineare Filterverfahren sind in der Regel auf bestimmte Schätzprobleme zugeschnitten und können Zusagen an die Schätzqualität nur dann einhalten, wenn bestimmte Voraussetzungen erfüllt sind. Folglich ist es schwierig, das geeignete Filterverfahren für eine Anwendung zu identifizieren. Die übliche Herangehensweise besteht darin, in Simulationen Filterverfahren miteinander zu vergleichen und somit ein geeignetes Verfahren zu ermitteln. Ziel dieses Projektes ist ein kooperatives Filterdesign, das auf einem Zusammenspiel verschiedener Filtertypen beruht und das die bisherige Betrachtung einzelner, auf bestimmte Schätzprobleme angepasster Filterverfahren ablösen soll. Dieser kooperative Ansatz zur Entwicklung nichtlinearer Filterverfahren führt die oft komplementären Eigenschaften verschiedener Schätzverfahren zusammen und soll eine dynamische Anpassung an das zu behandelnde Schätzproblem ermöglichen. Im Rahmen dieses Projekts werden zunächst vier grundlegende Schemata kooperativer Filterverfahren, Integration, Monitoring, Kombination und Feedback, betrachtet und die entsprechenden Algorithmen entwickelt. In einem weiteren Schritt werden diese vier Schemata zu einem allgemeinen kooperativen Ansatz nichtlinearer Zustandsschätzung zusammengeführt. Durch die Verzahnung verschiedener nichtlinearer Filterverfahren wird im Vergleich zu den einzelnen Schätzverfahren eine höhere Genauigkeit und Zuverlässigkeit erzielt.

• DFG-Verfahren: Sachbeihilfen
• Internationaler Bezug: Tschechische Republik
• Partnerorganisation: Czech Science Foundation
• Mitverantwortliche: Professor Dr.-Ing. Marcus Baum; Professor Dr.-Ing. Benjamin Noack
• Kooperationspartner: Professor Jindrich Dunik, Ph.D.