Das Einsatzgebiet von Robotern wird stetig größer. Es existieren bereits sehr spezialisierte Roboter in der Industrie, welche unter kontrollierten Bedingungen arbeiten. Die Entwicklung bringt einfache Roboter auch in den Alltag des Haushaltes. So gibt es Roboter, die im Haus staubsaugen oder im Garten den Rasen mähen. Damit Roboter unterschiedliche und komplexere Aufgaben  erledigen können, wird an humanoiden Robotern geforscht.

Das Abschätzen der eigenen Orientierung ist für humanoide Roboter von wichtiger Bedeutung. Es sit eine wesentliche Grundlage, um einen stabilen Gang, eine räumliche Zuordnung von Objekten oder auf unerwartete Impulse von Außen zu reagieren. In dieser Arbeit wird ein erweiterter Kalman-Filter, der aus Daten des Gyroskops und Beschleunigungssensors die Orientierung bestimmen soll, implementiert. Das Ziel ist es, die Vorteile von Gyroskop und Beschleunigungsensor zu vereinen, um in Echtzeit präzise Daten zu erhalten.

Um das gewünschte Ergebnis mittels erweiterten Kalman-Filters zu erhalten, ist ein vorsichtiges Wählen von Parametern notwendig. In dieser Arbeit werden verschiedene Parametersätze und ihre Auswirkungen auf die Vereinigung der Vorteile von Gyroskop und Beschleunigungssensor evaluiert.