Dissertation (Metadaten)
Titel (original):A Specialized Kalman Filter Framework for IMU Aided Stereo SLAM
(übersetzt):Ein Spezialisiertes für Inertialsensor Gestütztes Stereo SLAM
 
Autor:Arne Petersen
 
URN:NBN:urn:nbn:de:gbv:8-diss-145295
 
Fakultät:Technische Fakultät
DDC Sachgebiet:004 Informatik
 
Datum der mdl. Prüfung:01.10.2013
 
Referent(in):Prof. Dr. Reinhard Koch
Korreferent(en) Korreferentin:Prof. Dr. Didier Stricker
 
Beschreibung (original):This thesis aims at the design, implementation and analyzation of a method for Simultaneous Localization And Mapping. For that purpose a hard- and software system is developed and analyzed, that makes use of a pair of stereo cameras and an inertial measurement unit. This enables the system to perceive it’s environment and ego-motion respectively. This information is used to build up a sparse environment map (Mapping) and estimate the traveled trajectory (Localization). Moreover, the relative pose between the camera and the IMU (camera to IMU calibration) is estimated. The main focus is, to use a novel state parameterization improving the estimations consistency. That is, the appraisal of estimation errors is more reliable compared to other representations.
 
(übersetzt):Diese Arbeit hat die Entwicklung, Implementierung und Analyse eines Verfahrens zur simultanen Lokalisierung und Kartierung, englisch kurz SLAM, zum Ziel. Dazu wird ein Hard- und Software-System entwickelt und analysiert, welches mittels zweier Kameras (stereo System) und eines Inertialsensors (IMU) die Umgebung beziehungsweise die Eigenbewegung wahrnimmt. Diese Informationen werden dazu verwendet, Landmarken zu erstellen, welche eine Karte der Umgebung bilden. Simultan dazu wird die Position und Ausrichtung relativ zu dieser Karte bestimmt. Der Kern der Innovation dieser Arbeit ist die Entwicklung einer neuen Parametrisierung für Kalman Filter basierte SLAM Algorithmen. Sie ist spezialisiert für den Einsatz mit stereo Kamerasystemen und besonders geeignet für die Verwendung von Inertialsensorik. Zusätzlich wird die Kalibrierung der Kameras zur angebundenen IMU in das SLAM Verfahren integriert. Zur Validierung werden die verwendeten Modelle intensiv analysiert und mit “state of the art” Methoden verglichen. Desweiteren wird eine detailierte Beschreibung der verwendeten Modelle und der Software Implementierung gegeben.
 
Schlagworte:SLAM; IMU; stereo; Kalman Filter; Covariance Consistency, Robot Navigation
SLAM; Inertialsensorik; Kalman Filter; Kovarianz Konsistenz, Roboternavigation
 
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