Visuelle Lokalisierung

Inhaltlich unvernderte 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 mglichst eundeutig in Korrelation zu bringen. Erst dadurch werden Aufgaben wie Navigation und darauf aufbauend Raumberwachung, Rasenmhen oder Bodenreinigung mglich. Doch die Umsetzungen heutiger Lokalisierungsverfahren sind sehr vielfltig und unterscheiden sich in ihrer Komplexitt, Anwendbarkeit und den Kosten fr 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 zunchst einen berblick ber 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 Schtzung der Epipolargeometrie zweier Bilder realisiert. Darauf aufsetzend ergibt sich zusammen mittels Mapping With Known Poses eine relative Lageschtzung. Das Buch richtet sich an Studenten der Robotik und alle Interessenten dieser Thematik.