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Originaltitel:
Autonomous 3D Modeling of Unknown Objects for Active Scene Exploration 
Übersetzter Titel:
Autonome 3D-Modellierung von unbekannten Objekten zur Aktiven Szenenexploration 
Jahr:
2015 
Dokumenttyp:
Dissertation 
Institution:
Fakultät für Informatik 
Betreuer:
Beetz, Michael (Prof., Ph.D.) 
Gutachter:
Beetz, Michael (Prof., Ph.D.); Albu-Schäffer, Alin (Prof. Dr.) 
Sprache:
en 
Fachgebiet:
DAT Datenverarbeitung, Informatik; MSR Meßtechnik, Steuerungs- und Regelungstechnik, Automation; TEC Technik, Ingenieurwissenschaften (allgemein) 
Stichworte:
3D modeling, active vision, Next-Best-View planning, scene exploration 
Übersetzte Stichworte:
3D-Modellierung, aktive optische Systeme, Next-Best-View Planung, Szenenexploration 
TU-Systematik:
DAT 708d; DAT 815d 
Kurzfassung:
This thesis presents an approach for efficient model generation of unknown objects which is evaluated in simulation and on different robot-sensor systems. The method iteratively merges 3D measurements in a triangle mesh and a probabilistic voxel space, determines sensor paths denoted as Next-Best-Scan, and plans collision-free robot motions. Furthermore, object recognition and modeling are combined for active scene exploration, enabling multi-view recognition from planned view positions and iter...    »
 
Übersetzte Kurzfassung:
Diese Arbeit behandelt einen Ansatz zur effizienten Modellgenerierung von unbekannten Objekten welcher in Simulation und auf verschiedenen Robotersensorsystemen untersucht wird. Basierend auf 3D-Messungen, erweitert die Methode iterativ ein Oberflächenmodell und einen probabilistischen Voxelraum, ermittelt Sensorpfade, die als Next-Best-Scan bezeichnet werden und plant kollisionsfreie Roboterbahnen. Des Weiteren, werden Objekterkennung und -modellierung zur aktiven Szenenexploration integriert,...    »
 
Mündliche Prüfung:
19.06.2015 
Dateigröße:
25397662 bytes 
Seiten:
175 
Letzte Änderung:
30.06.2015