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Monokulare Visuelle Odometrie auf Multisensorplattformen für autonome Fahrzeuge

Gräter, Johannes

Abstract:
In dieser Arbeit werden die Grenzen aktueller Odometrieschätzung mithilfe monokularer Kamerasysteme identifiziert und erweitert. Die Basis bildet der Bündelblockausgleich, für welchen Punkte in zeitlichem Bildsequenzen verfolgt werden. Hieraus wird sowohl die Kamerabewegung geschätzt als auch die Umgebungsstruktur rekonstruiert. Mithilfe eines LIDAR wird die Tiefeninformation zu den Kameradaten extrahiert und in das Optimierungsproblem integriert.

Abstract (englisch):
In this work, the limits of current algorithms for odometry estimation for monocular vision systems are identified and extended. The method is based on bundle adjustment with which tracked feature points in a temporal image sequence are reconstructed and the motion of the camera is estimated. Using an aditional LIDAR sensor, depth information that corresponds to the visual feature points is extracted and integrated in the underlying optimization problem.

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Volltext §
DOI: 10.5445/KSP/1000094758
Veröffentlicht am 19.09.2019
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Cover der Publikation
Zugehörige Institution(en) am KIT Institut für Mess- und Regelungstechnik mit Maschinenlaboratorium (MRT)
Publikationstyp Hochschulschrift
Publikationsjahr 2019
Sprache Deutsch
Identifikator ISBN: 978-3-7315-0935-6
ISSN: 1613-4214
KITopen-ID: 1000094758
Verlag KIT Scientific Publishing, Karlsruhe
Umfang XI, 143 S.
Serie Schriftenreihe / Institut für Mess- und Regelungstechnik, Karlsruher Institut für Technologie ; 045
Art der Arbeit Dissertation
Prüfungsdaten 28.02.2019
Schlagwörter Visuelle Odometrie, SLAM, LIDAR-Kamera-Fusion, Kalibrierung, Autonomes Fahren, visual odometry, SLAM, LIDAR-camera-fusion, calibration, autonomous driving
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