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- Originaltitel:
- Motion Estimation, 3D Reconstruction and Navigation with Range Sensors
- Übersetzter Titel:
- Bewegungsbestimmung, 3D-Rekonstruktion und Navigation mit Tiefenkameras und Laserscannern
- Autor:
- Jaimez Tarifa, Mariano
- Jahr:
- 2017
- Dokumenttyp:
- Dissertation
- Fakultät/School:
- Fakultät für Informatik
- Betreuer:
- Cremers, Daniel (Prof. Dr.); Gonzalez Jimenez, Javier (Prof. Dr.)
- Gutachter:
- 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.)
- Sprache:
- en
- Fachgebiet:
- DAT Datenverarbeitung, Informatik
- Stichworte:
- range sensors, motion estimation, odometry, scene flow, 3D vision
- Übersetzte Stichworte:
- Tiefenkameras, Rekonstruktion, Bewegungsbestimmung Laserscanner, Odometrie, 3D Vision
- TU-Systematik:
- DAT 760d; DAT 770d
- Kurzfassung:
- 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.
- Übersetzte Kurzfassung:
- 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
- Mündliche Prüfung:
- 21.11.2017
- Dateigröße:
- 33299310 bytes
- Seiten:
- 199
- Urn (Zitierfähige URL):
- https://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:91-diss-20180411-1399506-1-7
- Letzte Änderung:
- 18.06.2018
BibTeX
Vorkommen:
- mediaTUM GesamtbestandElektronische PrüfungsarbeitenSchoolTUM School of Computation, Information and TechnologyComputer Science
- mediaTUM GesamtbestandHochschulbibliographie2017FakultätenInformatikInformatik 9 - Lehrstuhl für Bildverarbeitung und Mustererkennung (Prof. Cremers)