Monokulare Visuelle Odometrie auf Multisensorplattformen für autonome Fahrzeuge
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.
| 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 |
| 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 |
| Nachgewiesen in | OpenAlex |
| Relationen in KITopen | |
| Globale Ziele für nachhaltige Entwicklung |