M.Sc. Stefan Schubert

Optimierter Einsatz eines 3D-Laserscanners zur Point-Cloud-basierten Kartierung und Lokalisierung im In- und Outdoorbereich

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Kurzfassung in Deutsch

Die Kartierung und Lokalisierung eines mobilen Roboters in seiner Umgebung ist eine wichtige Voraussetzung für dessen Autonomie. In dieser Arbeit wird der Einsatz eines 3D-Laserscanners zur Erfüllung dieser Aufgaben untersucht. Durch die optimierte Anordnung eines rotierenden 2D-Laserscanners werden hochauflösende Bereiche vorgegeben. Zudem wird mit Hilfe von ICP die Kartierung und Lokalisierung im Stillstand durchgeführt. Bei der Betrachtung zur Verbesserung der Bewegungsschätzung wird auch eine Möglichkeit zur Lokalisierung während der Bewegung mit 3D-Scans vorgestellt. Die vorgestellten Algorithmen werden durch Experimente mit realer Hardware evaluiert.

weitere Metadaten

übersetzter Titel
(Englisch)
Optimized use of a 3D laser scanner for point-cloud-based mapping and localization in indoor and outdoor areas
Schlagwörter
(Deutsch)
3D-Laserscanner, rotierender 2D-Laserscanner, Scanmatching, ICP, KD-Tree, Kartierung und Lokalisierung, Punktwolke, Point Cloud, UGV, Autonome mobile Robotik
Schlagwörter
(Englisch)
LRF, laser rangefinder, 3D laser scanner, spinning 2D laser scanner, scan matching, ICP, iterative closest point, kd tree, localization and mapping, point cloud, UGV, unmanned ground vehicle, autonomous mobile robotics
SWD SchlagworteLaserscanner, Kartierung, Lokalisierung <Robotik>, Punktwolke, Mobiler Roboter
DDC Klassifikation620
Institution(en) 
HochschuleTU Chemnitz
FakultätFakultät für Elektrotechnik und Informationstechnik
ProfessurProzessautomatisierung
BetreuerDr.-Ing. Sven Lange
Dipl.-Inf. Peer Neubert
GutachterProf. Dr.-Ing. Peter Protzel
Dr.-Ing. Sven Lange
DokumententypMasterarbeit
SpracheDeutsch
Tag d. Einreichung (bei der Fakultät)25.09.2014
Tag d. Verteidigung / Kolloquiums / Prüfung30.09.2014
Veröffentlichungsdatum (online)05.03.2015
persistente URNurn:nbn:de:bsz:ch1-qucosa-161415

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