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Automatische Erzeugung langzeitverfügbarer Punktmerkmalskarten zur robusten Lokalisierung mit Multi-Kamera-Systemen für automatisierte Fahrzeuge

Sons, Marc

Abstract:
Hochautomatisierte Fahrzeuge benötigen eine präzise Eigenlokalisierung, um sich zuverlässig, sicher und effizient im innerstädtischen Straßenverkehr zu bewegen. Diese Arbeit präsentiert eine vollumfängliche Methode zur Erstellung und Aktualisierung von hochgenauen 3D-Lokalisierungskarten und eine Methode zur präzisen und robusten Lokalisierung mit Multi-Kamera-Systemen.

Abstract (englisch):
Automated vehicles heavily rely on accurate self-localization to operate safely and efficiently in dynamic road traffic scenarios. In this work, an iterative and robust approach to create highly accurate maps comprising any number of drives of arbitrary length with constant computation complexity is proposed. Furthermore, a high-precision self-localization method using multiple cameras covering the surrounding environment is presented.

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Volltext §
DOI: 10.5445/KSP/1000118525
Veröffentlicht am 08.04.2021
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Cover der Publikation
Zugehörige Institution(en) am KIT Institut für Mess- und Regelungstechnik mit Maschinenlaboratorium (MRT)
Publikationstyp Hochschulschrift
Publikationsjahr 2021
Sprache Deutsch
Identifikator ISBN: 978-3-7315-1029-1
ISSN: 1613-4214
KITopen-ID: 1000118525
Verlag KIT Scientific Publishing
Umfang XI, 151 S.
Serie Schriftenreihe / Institut für Mess- und Regelungstechnik, Karlsruher Institut für Technologie ; 047
Art der Arbeit Dissertation
Fakultät Fakultät für Maschinenbau (MACH)
Institut Institut für Mess- und Regelungstechnik mit Maschinenlaboratorium (MRT)
Prüfungsdaten 29.10.2019
Prüfungsdatum 29.10.2019
Referent/Betreuer Prof. Christoph Stiller; Prof. Michael Heizmann
Schlagwörter SLAM, Automatisiertes Fahren, Fahrzeugsehen, Umweltwahrnehmung, Lokalisierung, SLAM, Automated Driving, Machine Vision, Environment Perception, Mapping and Localization
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