Visuelle Lokalisierung

Inhaltlich unveränderte Neuauflage. Selbstlokalisierung, die Bestimmung der Position und Orientierung relativ zu einem definierten Bezugskoordinatensystem, spielt im Bereich mobiler Ro­boter eine wichtige Rolle. Ein geeignetes Modell der Umgebung ist dazu mit den sensorischen Wahrnehmungen des Roboters möglichst eundeutig in Kor­re­lation zu bringen. Erst dadurch werden Aufgaben wie Navigation und da­rauf aufbauend Raumüberwachung, Rasenmähen oder Bodenreinigung mög­lich. Doch die Umsetzungen heutiger Lokalisierungsverfahren sind sehr viel­fältig und unterscheiden sich in ihrer Komplexität, Anwendbarkeit und den Kosten für die Hardware. Worauf ist bei einem Systementwurf zur Lo­ka­li­sie­rung zu achten? Wie sehen geeignete Umgebungsmodelle aus? Um diesen und weiteren Fragestellungen gerecht zu werden, gibt der Autor Christopher Wagner in seiner Diplomarbeit zunächst einen Überblick über aktuelle Im­ple­men­tierungen von Lokalisierungsmethoden. Im Fokus dieser Arbeit liegt die Ver­wendung von nur einer perspektivischen Kamera. Mit Hilfe lokaler Bild­merk­male und Methoden der projektiven Geometrie wird ein Algorithmus vor­gestellt, der die robuste Schätzung der Epipolargeometrie zweier Bilder rea­lisiert. Darauf aufsetzend ergibt sich zusammen mittels Mapping With Known Poses eine relative Lageschätzung. Das Buch richtet sich an Studenten der Robotik und alle Interessenten dieser Thematik.