TY  - THES
AB  - Als SLAM-Verfahren (engl. Simultaneous Localization and Mapping) werden Algorithmen bezeichnet, die eine zuverlässige Schätzung der Pose eines beweglichen Fahrzeugs (Roboter) innerhalb einer Umgebung vornehmen und gleichzeitig eine geometrische Karte der Umgebung erstellen, durch die sich das Fahrzeug bewegt. Um eine grobe Schätzung der Pose eines Fahrzeugs vorzunehmen, werden gewöhnlich Sensoren wie Gyroskope, Radencoder oder visuelle Odometrie-Systeme eingesetzt. Die genannten Sensoren liefern Informationen über die momentane Bewegung des Fahrzeugs, die unter Verwendung geeigneter Bewegungsmodelle zur Schätzung der Pose des Fahrzeugs in jedem Zeitschritt herangezogen werden können. Die damit erhaltenen Bewegungsinformationen sind jedoch ungenau, wodurch sich die Fehler bezüglich der Schätzung der Pose des Fahrzeugs akkumulieren. Um dieser Herausforderung zu begegnen, wurden daher SLAM-Verfahren entwickelt, die extrinsische Sensoren zur Durchführung zusätzlicher Messungen verwenden und diese mit weiteren Daten verknüpfen. Dadurch kann die Fehlerakkumulation eingeschränkt und eine genaue Karte der Umgebung erstellt werden. Traditionelle SLAM-Verfahren verwenden extrinsische Sensoren, die Abstands- und Winkelmessungen zwischen dem Fahrzeug und speziellen Merkmalen der Umgebung (Landmarken) liefern. Zu diesem Zweck werden in der Regel Laser-Entfernungsmesser oder Stereokameras eingesetzt. Laser-Entfernungsmesser sind jedoch im Allgemeinen sehr teuer und hauptsächlich für Innenraumumgebungen geeignet. Die Verwendung von Stereokameras erfordert aufgrund der Assoziation von Merkmalen zwischen den beiden Kameras zusätzliche Rechenkapazitäten. [...]
AU  - Mirabdollah, Mohammad Hossein
CY  - Paderborn
DA  - 2016
DP  - Universität Paderborn
LA  - eng
N1  - Tag der Verteidigung: 04.02.2016
N1  - Fakultät für Elektrotechnik, Informatik und Mathematik der Universität Paderborn, Univ., Dissertation, 2016
PB  - Veröffentlichungen der Universität
PY  - 2016
SP  - 1 Online-Ressource (178 Seiten)
T2  - Fakultät für Elektrotechnik, Informatik und Mathematik
TI  - Robust techniques for monocular simultaneous localization and mapping
UR  - https://nbn-resolving.org/urn:nbn:de:hbz:466:2-24365
Y2  - 2026-02-04T04:08:43
ER  -