Integration von visueller Odometrie in einen Lokalisierungsschätzer

Status: Abgeschlossen, Dezember 2014

Bearbeitung: M.Sc. Axel Lorenz

Für die autonome Navigation von mobilen Plattform en ist es notwendig, dass sie sich in ihrer Umgebung möglichst exakt lokalisieren können. Zudem ist für das autonome Fahren die Schätzung der Eigenbewegung unerlässlich. Für die Eigenbewegungsschätzung bzw. Lokalisierung können unterschiedlichste Sensoren eingesetzt werden. In dem aktuellen Versuchsfahrzeug IOSB.amp Q1 des Fraunhofer IOSB werden die Daten einer inertialen Messeinheit (IMU), eines GPS und eines Rad-Odometrie-Systems mittels eines erweiterten Kalmanfilters (EKF) miteinander fusioniert. Zudem geht eine laserscan-basierte Lokalisierung in einer etwaig vorhandenen Karte in das EKF mit ein. Das Fahrzeug wurde im Rahmen der Thesis um ein Stereo-Kamerasystem und einen Hardware-Trigger, der die zeitsynchrone Aufnahme der Bilder steuert, erweitert.

Themen:

  • Visuelle Odometrie
  • Integration libviso2
  • Kamerakalibrierung
  • binokulare und monokulare Visuelle Odometrie
  • Extended Kalman Filter

HSKA-Link der Zusammenfassung