3D-Surface Reconstruction
Geophysics
Final Report Abstract
Das Ziel von Projekt 5 ist die genaue Bewegungsschätzung und 3D-Rekonstruktion mittels Daten, die von den Sensoren eines Mikro-Luftfahrzeugs (micro aerial vehicle, MAV) aufgenommen werden. Um dieses Ziel zu erreichen, haben wir verschiedene Erweiterungen für direkte visuelle Odometrie- und SLAM-Methoden entwickelt, welche für höhere Genauigkeit und Robustheit sorgen. Dies erlaubt den Einsatz auf einem im Flug befindlichen MAV. Zusammengefasst wurde an folgenden Themen gearbeitet: • Erweiterung semi-dichter, direkter Verfahren auf Stereo-Kamerasysteme. • Adaption semi-dichter, direkter Verfahren für Fisheye-Kameras, mit einem Öffnungswinkel von bis zu 180°. • Direkte Inkorporation anderer verfügbarer Sensorik (IMU) anstelle von nachfolgender Fusion. • Direkte Schätzung von Wunsch-Blickpunkten für bereits partiell rekonstruierte / beobachtete Bereiche, die für die weitere Pfadplanung in Echtzeit benutzt werden kann. • Entwicklung von Loop-Closure und Relokalisierungs-Ansätzen. • Erhöhung der Robustheit, insbesondere gegenüber Beleuchtungsänderungen und dynamischen Objekten. Die Methoden, welche in diesem Teilprojekt entwickelt wurden, erlauben Bewegungsschätzungen und 3D-Rekonstruktionen in Echtzeit auf einem MAV. Dies kann nützlich sein, falls die Kommunikation mit der Basisstation nicht vorhanden oder instabil ist. In solch einem Fall kann das MAV trotzdem Hindernisse einbeziehen und seinen Pfad planen.
Publications
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(2015). Large-scale direct slam for omnidirectional cameras. In 2015 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS), pages 141–148
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(2015). Large-scale direct slam with stereo cameras. In 2015 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS), pages 1935–1942
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Usenko, V., Engel, J., Stückler, J., and Cremers, D.
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Usenko, V., von Stumberg, L., Pangercic, A., and Cremers, D.
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Gao, X., Wang, R., Demmel, N., and Cremers, D.
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(2018). The double sphere camera model. In 2018 International Conference on 3D Vision (3DV), pages 552–560
Usenko, V., Demmel, N., and Cremers, D.