Diese Arbeit zeigt, dass die Kalmanfilter basierte Lösung der Triangulation zur Lokalisierung und Kartierung aus Bildfolgen von unbemannten Flugkörpern realisierbar ist. Aufgrund von Echtzeitanforderungen autonomer Systeme erreichen rekursive Schätzverfahren, insbesondere Kalmanfilter basierte Ansätze, große Beliebheit. Bedauerlicherweise treten dabei durch die Nichtlinearität der Triangulation einige Effekte auf, welche die Konsistenz und Genauigkeit der Lösung hinsichtlich der geschätzten Parameter maßgeblich beeinflussen. Der erste Beitrag dieser Arbeit besteht in der Herleitung eines generellen Verfahrens zum rekursiven Verbessern im Kalmanfilter mit impliziten Beobachtungsgleichungen. Der Autor zeigt, dass die klassischen Verfahren im Kalmanfilter eine Spezialisierung des Ansatzes darstellen. Im zweiten Beitrag wird die klassische Modellierung für ein Einkameramodell zu einem Mehrkameramodell im Kalmanfilter erweitert. Diese Erweiterung erlaubt es, die Prädiktion für eine lineares Bewegungsmodell vollkommen linear zu berechnen. In einem dritten Hauptbeitrag wird ein neues Verfahren zur Initialisierung von Neupunkten im Kalmanfilter vorgestellt. Anhand von empirischen Untersuchungen unter Verwendung simulierter und realer Daten einer Bildfolge eines photogrammetrischen Streifens zeigt und vergleicht der Autor, welchen Einfluß die Initialisierungsmethoden für Neupunkte im Kalmanfilter haben und welche Genauigkeiten für diese Szenarien erreichbar sind. Am Beispiel von Bildfolgen eines unbemannten Flugkörpern wird in dieser Arbeit als vierten Beitrag gezeigt, welche Genauigkeit zur Lokalisierung und Kartierung durch Triangulation möglich ist. Diese theoretische Analyse kann wiederum zu Planungszwecken verwendet werden.

    This thesis shows that Kalman filter based approaches are sufficient for the task of simultaneous localization and mapping from image sequences acquired by unmanned aerial vehicles. Using solely direction measurements to solve the problem of simultaneous localization and mapping (SLAM) is an important part of autonomous systems. Because the need for real-time capable systems, recursive estimation techniques, Kalman filter based approaches are the main focus of interest. Unfortunately, the non-linearity of the triangulation using the direction measurements cause decrease of accuracy and consistency of the results. The first contribution of this work is a general derivation of the recursive update of the Kalman filter. This derivation is based on implicit measurement equations, having the classical iterative non-linear as well as the non-iterative and linear Kalman filter as specializations of the general derivation. Second, a new formulation of linear-motion models for the single camera state model and the sliding window camera state model are given, that make it possible to compute the prediction in a fully linear manner. The third major contribution is a novel method for the initialization of new object points in the Kalman filter. Empirical studies using synthetic and real data of an image sequence of a photogrammetric strip are made, that demonstrate and compare the influences of the initialization methods of new object points in the Kalman filter. Fourth, the accuracy potential of monoscopic image sequences from unmanned aerial vehicles for autonomous localization and mapping is theoretically analyzed, which can be used for planning purposes.


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    Title :

    Visual SLAM from image sequences acquired by unmanned aerial vehicles


    Additional title:

    Visuelles SLAM aus Bildsequenzen die von unbemannten Luftfahrzeugen stammen


    Contributors:

    Publication date :

    2009


    Size :

    176 Seiten, Bilder, Tabellen, Quellen


    Type of media :

    Theses


    Type of material :

    Print


    Language :

    English





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