Eine wichtige Voraussetzung für autonome Fahrzeuge ist, sich selbständig lokalisieren zu können. Hierfür werden zunehmend kamera-basierte Ansätze verwendet, da Bilder zahlreiche Informationen über die Umgebung liefern. Die bereits bestehenden Algorithmen zur Lokalisierung sind meist inkrementell und schätzen die relative Position und Orientierung des Fahrzeuges bezogen auf die Position im vorhergehenden Bild. Prinzipbedingt akkumulieren sich Fehler in den einzelnen Bewegungsschätzungen auf, was bei längeren Strecken zu einer starken Drift führt. Diese kann reduziert werden, wenn bereits befahrene Orte wiedererkannt werden können.

In dieser Arbeit soll ein Verfahren entwickelt werden, welches kamera-basiert bereits gesehene Orte wiedererkennen kann. In der Literatur wird dieser Prozess häufig als Visual Place Recognition bezeichnet. Hierfür wird jedes Bild durch einen Deskriptor beschrieben. Anschließend wird der Deskriptor des aktuellen Bildes mit den Deskriptoren der bereits aufgenommenen Bilder verglichen und eine Wahrscheinlichkeit dafür berechnet, dass das aktuelle Bild am gleichen Ort aufgenommen wurde wie ein Bild in der Datenbank.

Was wir Ihnen bieten: Interessante Arbeiten im Bereich Kognitive Automobile, Professionelles, interdisziplinäres Arbeitsumfeld

Was Sie auszeichnet: Abgeschlossenes Grundstudium (mach, etec, inf), Programmierkenntnisse (Matlab, C/C++), Interesse im Bereich Bildverarbeitung/Robotik, Eigenmotivation und selbständiges Arbeiten

Betreuer: Dipl.-Ing. Bernd Kitt (eMail: bernd kittUwm1∂kit edu; Tel. 0721/608-42744)

Ausrichtung: theoretisch, programmiertechnisch