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