Spatial State-Space Models: Dense Probabilistic Prediction and Inference in 3D

Mirchev, Atanas Georgiev

Informatik 9 - Lehrstuhl für Computer Vision and Artificial Intelligence (Prof. Cremers)

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Original title:: Spatial State-Space Models
Original subtitle:: Dense Probabilistic Prediction and Inference in 3D
Translated title:: Räumliche Zustandsraummodelle
Translated subtitle:: Dichte Probabilistische Vorhersage und Inferenz in 3D
Author:: Mirchev, Atanas Georgiev
Year:: 2024
Document type:: Dissertation
Faculty/School:: TUM School of Computation, Information and Technology
Institution:: Informatik 9 - Lehrstuhl für Computer Vision and Artificial Intelligence (Prof. Cremers)
Advisor:: Cremers, Daniel (Prof. Dr.)
Referee:: Cremers, Daniel (Prof. Dr.); van Hoof, Herke (Prof. Dr.); Groh, Georg (Prof. Dr. habil.)
Language:: en
Subject group:: DAT Datenverarbeitung, Informatik
Keywords:: state-space models ; Bayesian inference ; SLAM ; navigation ; control
Translated keywords:: Zustandsraummodelle ; Bayes'sche Inferenz ; SLAM ; Navigation ; Steuerung
TUM classification:: DAT 760; DAT 770
Abstract:: This work is about a spatial state-space model, also seen as a world model, that supports the control of mobile agents by simulating agent movement, RGB-D image generation and a dense 3D map. The main contribution relative to prior art is in reconciling a) prediction and inference in a state-space model (a control paradigm) with b) dense 3D maps and direct image generation.
Translated abstract:: Diese Promotionsarbeit beschäftigt sich mit räumlichen Zustandsraummodellen. Als Weltmodell betrachtet ermöglichen solche Modelle die Simulation von Bewegung und RGB-D-Bilderzeugung, basierend auf einer dichten 3D-Karte, und dadurch die Steuerung mobiler Agenten. Die Promotionsarbeit erweitert den Stand der Technik um a) die Vorhersage und Inferenz in einem Zustandsraummodell (einem klassischen Steuerungsparadigma) mit b) dichten 3D-Karten und direkter Bilderzeugung in Einklang zu bringen.
WWW:: https://mediatum.ub.tum.de/?id=1720613
Date of submission:: 18.09.2023
Oral examination:: 16.04.2024
File size:: 29558345 bytes
Pages:: 213
Urn (citeable URL):: https://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:91-diss-20240416-1720613-1-9
Last change:: 23.07.2024
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