User: Guest  Login
If you experience problems opening the document, please try this link.
Original title:
3D LiDAR Odometry and Mapping Leveraging Prior Knowledge
Translated title:
3D-LiDAR-Odometrie und Kartierung unter Nutzung von Vorwissen
Author:
Oelsch, Martin
Year:
2023
Document type:
Dissertation
Faculty/School:
TUM School of Computation, Information and Technology
Advisor:
Steinbach, Eckehard (Prof. Dr.)
Referee:
Steinbach, Eckehard (Prof. Dr.); Rigoll, Gerhard (Prof. Dr. habil.)
Language:
en
Subject group:
ELT Elektrotechnik
Keywords:
SLAM, localization, mapping, prior knowledge
Translated keywords:
SLAM, Lokalisierung, Kartierung, Vorwissen
TUM classification:
DAT 760
Abstract:
Autonomous robotic platforms often need to rely on LiDAR-based SLAM for localization and navigation. In visual inspection tasks, for example, robots can leverage the knowledge about the inspection object, i.e., its geometry. This thesis proposes methods to improve LiDAR-SLAM accuracy by creating a static initial map or by leveraging knowledge about a 3D reference object. The effectiveness of the methods is confirmed in experiments with simulated and real data of visual inspection scenarios.
Translated abstract:
Autonome Roboterplattformen müssen sich häufig zur Lokalisierung und Navigation auf LiDAR-SLAM verlassen. Bei visuellen Inspektionsaufgaben können Roboter das Vorwissen über das Inspektionsobjekt, wie z. B. seine Geometrie nutzen. Diese Arbeit schlägt Methoden zur Verbesserung der LiDAR-SLAM-Genauigkeit vor, indem eine statische Anfangskarte erstellt oder das Vorwissen über ein 3D-Referenzobjekt genutzt wird. Die Wirksamkeit der Methoden wird mit simulierten und realen Daten bestätigt.
WWW:
https://mediatum.ub.tum.de/?id=1661554
Date of submission:
17.06.2022
Oral examination:
16.01.2023
File size:
36164670 bytes
Pages:
160
Urn (citeable URL):
https://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:91-diss-20230116-1661554-1-0
Last change:
31.03.2023
 BibTeX