Loading
0000003438 19S 6SWS PR Master-Praktikum-Visuelle Navigation (IN2106, IN4174)   Hilfe Logo

LV - Detailansicht

Wichtigste Meldungen anzeigenMeldungsfenster schließen
Allgemeine Angaben
Master-Praktikum-Visuelle Navigation (IN2106, IN4174) 
0000003438
Praktikum
6
Sommersemester 2019
... alle LV-Personen
Informatik 9 - Lehrstuhl für Bildverarbeitung und Künstliche Intelligenz (Prof. Cremers)
(Kontakt)
Details
Angaben zur Abhaltung
Methoden zur visuellen Lokalisierung, Kartierung und Navigation wurden in den vergangenen Jahren in der Forschung erheblich vorangetrieben. Derartige Verfahren finden bereits vielfältige Anwendungen in autonomen Robotik-Systemen oder für Augmented Reality. In diesem Kurs werden die Teilnehmer Algorithmen für die visuelle Navigation entwickeln und implementieren. Dies beinhaltet z.B. Verfahren zur simultanen Lokalisierung und Kartierung, semi-dichten 3D Rekonstruktion, Hinderniswahrnehmung und -vermeidung.

Die Teilnehmer werden zunächst in mathematische Grundlagen für SLAM wie 3D Starrkörperbewegung, Lie Gruppe und Algebra, Lochkameramodell, Nichtlineare Optimierung, etc. eingeführt. Weiterhin werden grundlegende SLAM Module wie visuelle Odometrie, Back-end Optimierung, Schleifenschluss und dichte Kartierung vermittelt.

In einem ersten Teil des Praktikums werden die Studenten mittels Programmieraufgaben an die grundlegenden Methoden herangeführt. Weitere praktische Kenntnisse werden in Teams in einem zweiten Projektteil erlangt.

https://vision.in.tum.de/teaching/ss2019/visnav_ss2019
Gute Kenntnisse in C/C++ und grundlegender Mathematik (Lineare Algebra, Analysis, Numerik)
- Teilnahme an mindestens einer der folgenden Vorlesungen des TUM Computer Vision Lehrstuhls: Variational Methods for Computer Vision, Multiple View Geometry, Autonomous Navigation for Flying Robots, Robotic 3D Vision
Bitte kontaktieren Sie uns, wenn Sie ähnliche Vorlesungen besucht haben.
Es werden praktische Erfahrungen in aktuellen Methoden der Computer Vision und Robotik für die visuelle Lokalisierung, 3D Rekonstruktion und Navigation vermittelt. Teilnehmer werden auch die Teamarbeit an Projekten kennenlernen.
Englisch

Vorlesungen, Übungsaufgaben, Projektarbeit

Kernzeit (insb. für Vorlesungen/Besprechungen) wöchentlich Mo 14-18 Uhr. Zusätzliche wöchentliche Arbeitszeiten in Lab nach Vereinbarung.
Details
Für die Anmeldung zur Teilnahme müssen Sie sich in TUMonline als Studierende/r identifizieren.
Anmerkung: Vorbesprechung Freuitag, 25. Januar 2019, 15.00 Uhr im Raum 02.09.023
Plätze werden durch TUM Matching System (http://matching.in.tum.de) vergeben.
Zusatzinformationen
Vorlesungen:

- Multiple View Geometry, http://vision.in.tum.de/teaching/ss2016/mvg2016
- Autonomous Navigation for Flying Robots (EdX course), http://vision.in.tum.de/teaching/ss2014/autonavx
- Variational Methods for Computer Vision, https://vision.in.tum.de/teaching/ws2015/vmcv2015
- Robotic 3D Vision, https://vision.in.tum.de/teaching/ws2017/r3dv

Ausgewählte Publikationen:
- Direct Sparse Odometry (J. Engel, V. Koltun, D. Cremers), In IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 2017
- LSD-SLAM: Large-Scale Direct Monocular SLAM (J. Engel, T. Schöps, D. Cremers), In European Conference on Computer Vision (ECCV), 2014.
- Direct Visual-Inertial Odometry with Stereo Cameras (V. Usenko, J. Engel, J. Stueckler, D. Cremers), In International Conference on Robotics and Automation (ICRA), 2016.
- ORB-SLAM: a versatile and accurate monocular SLAM system (R. Mur-Artal, J. Montiel, and J. Tardos), In Transactions on Robotics, 31(5):1147–1163, 2015
Weitere Informationen
Zusatzinformationen
[LV-Evaluation:IN]
Vorbesprechung Mittwoch, 7. Februar 2018, 13.00 Uhr im Raum 02.09.023