ubc
Faktorgraph-basierte Sensordatenfusion zur Anwendung auf einem Quadrocopter
2013-12-13
[Electronic ed.]
prv
Universitätsbibliothek Chemnitz
Universitätsbibliothek Chemnitz, Chemnitz
Fakultät für Elektrotechnik und Informationstechnik
Prozessautomatisierung
male
Karl-Marx-Stadt
Die Sensordatenfusion ist eine allgegenwärtige Aufgabe im Bereich der mobilen Robotik und darüber hinaus. In der vorliegenden Arbeit wird das typischerweise verwendete Verfahren zur Sensordatenfusion in der Robotik in Frage gestellt und anhand von neuartigen Algorithmen, basierend auf einem Faktorgraphen, gelöst sowie mit einer korrespondierenden Extended-Kalman-Filter-Implementierung verglichen. Im Mittelpunkt steht dabei das technische sowie algorithmische Sensorkonzept für die Navigation eines Flugroboters im Innenbereich. Ausführliche Experimente zeigen die Qualitätssteigerung unter Verwendung der neuen Variante der Sensordatenfusion, aber auch Einschränkungen und Beispiele mit nahezu identischen Ergebnissen beider Varianten der Sensordatenfusion. Neben Experimenten anhand einer hardwarenahen Simulation wird die Funktionsweise auch anhand von realen Hardwaredaten evaluiert.
620
Datenfusion, Sensortechnik, Kalman-Filter, Luftfahrzeug, Graph, SLAM-Verfahren, Glättung, Autonomer Roboter
Sensordatenfusion, Nichtlineare Optimierung, UAV, UAS, Faktorgraph, Extended-Kalman-Filter, Smoothing, iSAM2, Inkrementelles Smoothing, Quadrocopter, Inverse-Depth, SLAM
sensor fusion, UAV, UAS, factor graph, extended kalman filter, smoothing, iSAM2, incremental smoothing, quadrocopter, inverse depth, SLAM
urn:nbn:de:bsz:ch1-qucosa-130576
Technische Universität Chemnitz
dgg
Technische Universität Chemnitz, Chemnitz
Sven
Lange
Dipl.-Ing.
1982-12-02
aut
Peter
Protzel
Prof. Dr.-Ing.
dgs
rev
Jozef
Suchý
Prof. Dr.-Ing.
rev
ger
2013-09-10
2013-12-12
born digital
Factor Graph Based Sensor Fusion for a Quadrotor UAV
Sven Lange
sven.lange@etit.tu-chemnitz.de
doctoral_thesis