ISASVortraege.bib

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@MISC{Hanebeck2008,
  author = {Uwe D. Hanebeck},
  title = {{M}odellbasierte stochastische {I}nformationsverarbeitung in {I}ntelligenten {S}ensor-{A}ktor-{S}ystemen},
  howpublished = {Talk on the 2008-02-12 in Bielefeld},
  month = feb,
  year = {2008},
  abstract = {urch die rasche Entwicklung im Bereich der Rechnersysteme ergeben
	sich neue Möglichkeiten für die Informationsverarbeitung in natürlichen oder
	technischen Systemen. Insbesondere in anspruchsvollen Anwendungen
	wie kognitiven technischen Systemen, also z.B. mobilen Servicerobotern
	und Mensch-Maschine-Schnittstellen, die aus komplexen mechatronischen
	Sensoren und Aktoren bestehen, herrscht ein großer Bedarf an Identifikations-,
	Fusions-, Schätz- und Regelungsverfahren, welche durch die Nutzung
	von Modellen und die Berücksichtigung der auftretenden Unsicherheiten
	sowohl eine hohe Leistungsfähigkeit als auch nachweisbare Echtzeiteigenschaften
	aufweisen. Nach einer Darstellung der daraus resultierenden
	Herausforderungen liegt der Schwerpunkt auf zwei Klassen von neuen
	Algorithmen, nämlich der effizienten Approximation von
	Verteilungsdichtefunktionen und der Dekomposition von großen Systemen
	unter Berücksichtigung der dabei entstehenden unbekannten Korrelationen.
	Diese dienen als Bausteine für den Entwurf von echtzeitfähigen Verfahren
	für die modellbasierte Identifikation, Fusion, Zustandsschätzung und Regelung
	in nichtlinearen dynamischen Systemen unter stochastischen Unsicherheiten,
	wobei ein besonderer Fokus auf Mensch-Maschine-Systemen und verteilten
	Systemen liegt. Im Anschluss werden diverse innovative Anwendungen
	der vorgestellten Techniken aus den Bereichen Robotik, Ortung,
	Mensch-Maschine-Schnittstellen, Mensch-Roboter-Kooperation,
	Sensor-Aktor-Netzwerke, Medizintechnik und Telepräsenz diskutiert.},
  owner = {brunn},
  timestamp = {2008.02.13}
}

@MISC{Huber2008,
  author = {Marco Huber},
  title = {{N}onlinear {E}stimation and {C}ontrol},
  howpublished = {Talk on the 2008-02.12 at the Australian Centre for Field Robotics,
	University of Sydney (Prof. H. Hugh Durrant-Whyte).},
  month = feb,
  year = {2008},
  abstract = {Research at the "Intelligent Sensor-Actuator-Systems Laboratory (ISAS)"
	covers the fields of telepresence, localization, sensor-actuator-networks, medical engineering,
	and robotics. For all these fields, "Nonlinear Estimation and Control"
	rovides the theoretical fundament. In this talk, an insight on current
	work on "Nonlinear Estimation and Control" done at ISAS is delivered.
		
	The estimators introduced at first are based on approximations of
	the probabilistic representation of the nonlinear system, where Gaussian
	mixtures as well as hybrid densities are used for approximation purposes.
	Here, the focus is on the used methods for solving the corresponding
	approximation problems and on the algorithmic structure of the estimators.
		
	The model-predictive control framework presented next exploits the
	properties of the previously introduced estimators for achieving
	high quality control of nonlinear, noise affected systems. Key feature
	of this framework is an algorithm for calculating an approximate
	value function of the optimal control problem employing dynamic programming,
	which significantly reduces the computational burden even for long
	optimization horizons. 
		
	The last part of the talk concerns with a test-environment based on
	a team of miniature walking robots for evaluation of collaborative
	control methods. An overview on the technical realization of the
	walking robots, the structure of the test-environment, and a novel
	measurement scheduling technique is given.},
  owner = {brunn},
  timestamp = {2008.02.13}
}

@MISC{Hanebeck2008a,
  author = {Uwe D. Hanebeck},
  title = {{S}imultaneous {S}tate and {P}arameter {E}stimation for {R}econstructing {D}istributed {P}hysical {P}henomena},
  howpublished = {Talk in the GRK 1194 Ringvorlesung on 2008-01-11},
  month = jan,
  year = {2008},
  owner = {brunn},
  timestamp = {2008.02.13}
}

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