Motion Estimation, 3D Reconstruction and Navigation with Range Sensors

Jaimez Tarifa, Mariano

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Mariano Jaimez Tarifa

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Original title:: Motion Estimation, 3D Reconstruction and Navigation with Range Sensors
Translated title:: Bewegungsbestimmung, 3D-Rekonstruktion und Navigation mit Tiefenkameras und Laserscannern
Author:: Jaimez Tarifa, Mariano
Year:: 2017
Document type:: Dissertation
Faculty/School:: Fakultät für Informatik
Advisor:: Cremers, Daniel (Prof. Dr.); Gonzalez Jimenez, Javier (Prof. Dr.)
Referee:: Cremers, Daniel (Prof. Dr.); Gonzalez Jimenez, Javier (Prof. Dr.); Prisacariu, Victor Adrian (Prof. Dr.); García, Cristina Urdiales (Prof. Dr.); Burschka, Darius (Prof. Dr.); Civera Sancho, Javier (Prof. Dr.)
Language:: en
Subject group:: DAT Datenverarbeitung, Informatik
Keywords:: range sensors, motion estimation, odometry, scene flow, 3D vision
Translated keywords:: Tiefenkameras, Rekonstruktion, Bewegungsbestimmung Laserscanner, Odometrie, 3D Vision
TUM classification:: DAT 760d; DAT 770d
Abstract:: In this thesis we leverage range sensors, namely depth cameras and laser scanners, to solve fundamental problems that lie at the interface between computer vision and robotics. Concretely, new algorithms are proposed for sensor tracking (odometry), scene flow estimation, 3D Reconstruction of objects and autonomous navigation of mobile robots. Besides the theoretical contributions described herein, fast implementations of these algorithms are available online for public use.
Translated abstract:: In der vorliegenden Arbeit werden Lösungsansätze für grundlegende Probleme an der Schnittstelle von Robotik und Computer Vision mithilfe von Tiefenkameras und Laserscannern vorgestellt. Konkret beschrieben sind Algorithmen für das Tracken von Sensoren (Odometrie), die Berechnung von Szenenfluss, die 3D-Rekonstruktion von Objekten, sowie die autonome Navigation mobiler Roboter. Neben der theoretischen Darstellung in dieser Arbeit sind effiziente Implementierungen der Algorithmen online verfügbar.
WWW:: https://mediatum.ub.tum.de/?id=1399506
Oral examination:: 21.11.2017
File size:: 33299310 bytes
Pages:: 199
Urn (citeable URL):: https://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:91-diss-20180411-1399506-1-7
Last change:: 18.06.2018
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