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- Originaltitel:
- Optimization- and Learning-Based Approaches to Visual SLAM and Relocalization
- Übersetzter Titel:
- Optimierungs- und lernbasierte Verfahren für visuelles SLAM und Relokalisierung
- Autor:
- von Stumberg, Lukas Michael
- Jahr:
- 2023
- Dokumenttyp:
- Dissertation
- Fakultät/School:
- TUM School of Computation, Information and Technology
- Betreuer:
- Cremers, Daniel (Prof. Dr.)
- Gutachter:
- Cremers, Daniel (Prof. Dr.); Scaramuzza, Davide (Prof. Dr.); Fallon, Maurice (Prof., Ph.D.)
- Sprache:
- en
- Fachgebiet:
- DAT Datenverarbeitung, Informatik
- TU-Systematik:
- DAT 760; DAT 770
- Kurzfassung:
- Visual SLAM and Relocalization are essential for a number of applications like robotics, autonomous driving and augmented reality. The first part of this thesis introduces new techniques for optimization-based visual-inertial odometry, including an optimization technique, IMU initializers and marginalization variants. Afterwards we improve visual odometry and relocalization by employing neural networks which estimate depths, uncertainty, relative poses, and deep features.
- Übersetzte Kurzfassung:
- Visuelles SLAM und Relokalisierung sind essentiell für Anwendungen wie Robotik, autonomes Fahren und Augmented Reality. Der erste Teil dieser Dissertation stellt neue Techniken für optimierungs-basierte visuell-inertiale Odometrie vor, darunter ein Optimierungsverfahren, IMU-Initialisierer und Marginalierungs-Verfahren. Anschließend verbessern wir visuelle Odometrie und Relokalisierung, indem wir neuronale Netze integrieren, die Tiefenwerte, Unsicherheit, relative Posen und Features berechnen.
- WWW:
- https://mediatum.ub.tum.de/?id=1685479
- Hinweis:
- In reference to IEEE copyrighted material which is used with permission in this thesis, the IEEE does not endorse any of TUM's products or services. Internal or personal use of this material is permitted. If interested in reprinting/republishing IEEE copyrighted material for advertising or promotional purposes or for creating new collective works for resale or redistribution, please go to http://www.ieee.org/publications_standards/publications/rights/rights_link.html to learn how to obtain a Lic... »
- Eingereicht am:
- 24.08.2022
- Mündliche Prüfung:
- 21.08.2023
- Dateigröße:
- 44418311 bytes
- Seiten:
- 253
- Urn (Zitierfähige URL):
- https://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:91-diss-20230821-1685479-1-5
- Letzte Änderung:
- 26.10.2023
BibTeX
Vorkommen:
- mediaTUM GesamtbestandElektronische PrüfungsarbeitenSchoolTUM School of Computation, Information and TechnologyComputer Science
- mediaTUM GesamtbestandElektronische PrüfungsarbeitenSchoolTUM School of Computation, Information and Technology