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Entwicklung varianter Bildpunkt-Deskriptoren

Entwicklung varianter Bildpunkt-Deskriptoren
Forschungsthema:Autonomes Fahren, Bildverarbeitung, Deep Learning, Big Data
Typ:Diplom-/ Bachelor-/ Masterarbeit, Hiwi-Tätigkeit
Datum:ab sofort
Betreuer:

M.Sc. Marc Sons

Voraussetzung:

Python- / C++ Programmiererfahrung

Links:Ausschreibung als pdf
Ausschreibung als pdf (engl.)

               

 

Die Verwendung von aktuellen Karten unterschiedlichster Art ist ein fundamentaler Bestandteil für nahezu alle autonom fahrenden Automobile der neuesten Generation. Zuverlässige Kartendaten stellen Informationen bereit, welche anders häufig nur durch nicht vertretbaren Aufwand oder gar nicht während der Fahrt bereitgestellt werden können.


Aktuelle kamerabasierte Lokalisierungsverfahren für autonome Fahrzeuge verwenden u.a. 3D-Landmarken-Karten, welche durch korrespondierende Bilddeskriptoren wiedererkannt werden. Dabei führen bereits kleine Veränderungen der Beobachtungsposition, Lichtverhätnisse oder Kameraabbildung zu vielen Fehlkorrespondenzen.
Ziel dieser Arbeit ist die Entwicklung eines varianten Deskriptors, welche durch Einbeziehung von priorem Wissen die Korrespondenzfindung verbessert. Die Entwicklung des Deskriptors soll dabei auf Basis einer empirischen Analyse bestehender Korrespondenzen erfolgen.