Bachelor: Geodata Science

332 - Geo Sensorik 2

Empfohlenes Studiensemester: 3

Turnus: Wintersemester

Sprachen: Deutsch

ECTS: 5

Prüfungsform: schrP oder mdlP, weitere Angaben siehe SPO und Studienplan

Lehrform und SWS: SU (2SWS), Ü (2SWS)

Gesamter Workload: 150 Stunden

Präsenzzeit: 30 Stunden Seminaristischer Unterricht, 30 Stunden Übung

Selbststudium: 90 Stunden

Modulverantwortung: Prof. Dr. Carola Tiede (FK08)

Empfohlene Voraussetzung für die Teilnahme

Geobezugssysteme, Geosensorik 1, Geodatenanalyse 1

Lernziele

Fach- und Methodenkompetenz

Die Studierenden

• sind in der Lage, grundlegende Berechnungsverfahren zur Positionsbestimmung, der kinematischen und integrierten Navigation anzuwenden und zu erklären.
• kennen die gängige Sensorik zur Positionsbestimmung und können ihre Verwendungsmöglichkeit problemabhängig einschätzen.
• können das Genauigkeitspotenzial der besprochenen Sensoren und deren Berechnungsverfahren nennen.
• beherrschen Verfahren zur Verarbeitung von Geosensordaten mittels verschiedener Kalman-Filteransätze. Sie können den Zustand dynamischer Systeme optimal mittels Kalman-Filterung schätzen.
• wenden moderne Werkzeuge zur Umsetzung von Lösungskonzepten an und setzen Messungen und Berechnungen eigenständig und im Team um.
• können die Sensorik zur Geodatenerfassung sinnvoll einsetzen.
• sind in der Lage, die zugrundeliegenden Positionsberechnungsverfahren in Matlab umzusetzen.
• sind sensibilisiert für einen adäquaten Umgang mit der vorgestellten Sensorik.

Inhalt

Das Modul behandelt Sensorik zur Positionsbestimmung und Sensorik für die kinematische Navigation. Weiterhin werden Ansätze der integrierten Navigation besprochen. Folgende Sensoren werden behandelt

• magnetische Sensoren
• Inertiale Sensoren
• Sensoren für die Koppelnavigation

Folgende Berechnungsverfahren zur Positionsbestimmung, der kinematischen und integrierten Navigation werden durchgenommen

• Grundlagen zur Berechnung von Positionsdaten: Koordinatenrahmen und Transformationen
• Kursbestimmung
• Strap Down
• Koppelnavigation
• Kalman Filter, erweitertes Kalman Filter sowie verschiedene Datenfusionsansätze

In den begleitenden Übungen wird die besprochene Sensorik eingesetzt. Zur Messdatenauswertung wird Matlab oder eine andere wissenschaftliche Sprache eingesetzt.

Lehrmethoden und Lernformen

Tafel, Folien, Beamer, Lehr-/Lernvideos, praktische Messungen

Verwendbarkeit des Moduls

Bachelor Geodata Science

Literatur

• Jan Wendel. Integrierte Navigationssysteme. Oldenbourg Verlag, München, Wien, 2. Auflage, 2011
• Hofmann-Wellenhof et al. Navigation. Springer Wien New York, 2008