Visuelle Lokalisierung

Beschreibung

Selbstlokalisierung, die Bestimmung der Position und Orientierung relativ zu einem definierten Bezugskoordinatensystem, spielt im Bereich mobiler Roboter eine wichtige Rolle. Ein geeignetes Modell der Umgebung ist dazu mit den sensorischen Wahrnehmungen des Roboters möglichst eundeutig in Korrelation zu bringen. Erst dadurch werden Aufgaben wie Navigation und darauf aufbauend Raumüberwachung, Rasenmähen oder Bodenreinigung möglich. Doch die Umsetzungen heutiger Lokalisierungsverfahren sind sehr vielfältig und unterscheiden sich in ihrer Komplexität, Anwendbarkeit und den Kosten für die Hardware. Worauf ist bei einem Systementwurf zur Lokalisierung zu achten? Wie sehen geeignete Umgebungsmodelle aus? Um diesen und weiteren Fragestellungen gerecht zu werden, gibt der Autor Christopher Wagner in seiner Diplomarbeit zunächst einen Überblick über aktuelle Implementierungen von Lokalisierungsmethoden. Im Fokus dieser Arbeit liegt die Verwendung von nur einer perspektivischen Kamera. Mit Hilfe lokaler Bildmerkmale und Methoden der projektiven Geometrie wird ein Algorithmus vorgestellt, der die robuste Schätzung der Epipolargeometrie zweier Bilder realisiert. Darauf aufsetzend ergibt sich zusammen mittels Mapping With Known Poses eine relative Lageschätzung. Das Buch richtet sich an Studenten der Robotik und alle Interessenten dieser Thematik.

Autor*in

Christopher Wagner

Themen in »Visuelle Lokalisierung«

Bildmerkmal Essential-Matrix Geometrie Lokalisierung Roboter Selbstlokalisierung

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