Dr.-Ing. Haohao Hu
- Research Associate
- Room: 244
- Phone: +49 721 608-42336
- haohao huPar1∂kit edu
Karlsruhe Institute of Technology (KIT)
Institute of Measurement and Control Systems
Engler-Bunte-Ring 21
Building 40.32
76131 Karlsruhe, Germany
Research
My research interests focus on the area of automatic continuous mapping and localization for autonomous driving vehicles using GNSS, LiDAR, camera, odometry and IMU sensors. During the mapping process, the intrinsic and extrinsic calibration of the LiDAR and camera sensors can be estimated or improved simultaneously. After mapping, the driving route can be Geo-aligned into global coordinate system using GNSS and aerial imagery. I am currently working on a generalized localization system that takes a high-precision 3D semantic map and provides accurate and robust localization results.
My current research points are:
- Life-Long Multimodal Continuous Mapping and Localization
- Life-Long Vision based Mapping and Localization
- Automatic targetless LiDAR, camera in- and extrinsic calibration
- Automatic 3D model reconstruction and direct Geo-alignment
Teaching
- Tutor "Grundlagen der Mess- und Regelungstechnik" (GMRT) (SS18, WS18/19, SS19, WS19/20, SS20, WS20/21)
- Lecture "Grundlagen der Mess- und Regelungstechnik" (WS18/19, WS19/20)
- Messtechnisches Praktikum (MTP) (SS19, SS20)
- Rechnergestützte Verfahren in der Mess- und Regelungstechnik (RVMRT) (WS18/19, WS19/20, WS20/21)
- Lecturer Technische Modul "Digital Signal Processing" für KSOP Studenten (KSOP-DSP) (2019, 2020)
Academic Services
- Reviewer for
- IEEE Intelligent Vehicles Symposium (IV) (2018)
- IEEE International Conference on Intelligent Transportation Systems (ITSC) (2019, 2020)
- IEEE International Conference on Multisensor Fusion and Integration (MFI) (2021)
- IEEE Robotics and Automation Letters (RA-L) (2021)
- IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA) (2021)
Ongoing Theses
- Targetlose Extrinsische Selbstkalibrierung der LiDAR und Kamera Sensoren mit Photometrischen Informationen
- Visuelle Kartierung und Lokalisierung mit 3D Image Patches und Normalem Vektor Informationen
- Kontinuierliche Präzise LiDAR Kartierung und Lokalisierung mit Merkmalen in Large-Scale Umgebung
- Kontinuierliche LiDAR Kartierung und Lokalisierung mit Verteilung und Semantischen Informationen in Large-Scale Umgebung
- Automatische Targetlose LiDAR Kameras Extrinsische Kalibrierung mit Geometrischen Informationen
Completed Theses
- Erlernen einer BEV-Repräsentierung aus Kamera Bildern für Selbst-Lokalisierung in Luftbildern
- Monokulare Kamera Lokalisierung in einer großen dichten Karte mit Rendern und Verfolgen
- Verbessern der Direkt-SLAM und Relokalisierung in der generierten Karte
- End-to-End Maschinelles Lernen für 6D Visuelle Lokalisierung und Odometrie
- Gekoppeltes Erlernen von Merkmalspunktdetektor und -deskriptor für Visuelle Lokalisierung
- Lokalisierung in Geo-referenzierten Luftbildern mit LocGAN basierend auf Lidar Grid Maps
- Erlernen der Geometrischen Distanz zwischen Bildern mit Überlappung für Schnelle Visuelle Kartierung
- SfM basierte Kamera Intrinsische Kalibrierung mit Maschinellem Lernen als Initialisierung
- Entwicklung eines Multi-RGBD-Kamerasystems zur Erkennung und Identifizierung von Paketen
- Kartierung und Lokalisierung mit LiDAR Punktenwolken Daten für Automatisiertes Fahren
- Targetlose Extrinsische Selbstkalibrierung der Multiplen LiDAR und Kamera Sensoren mit Mutual Information (Normalisierte Information Distanz)
- Neuronales Netz basierte Visuelle Ortserkennung in den herausfordernden Umgebungen