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Inhaltlich unveränderte Neuauflage. Selbstlokalisierung, die Bestimmung der Position und Orientierung relativ zu einem definierten Bezugskoordinatensystem, spielt im Bereich mobiler Ro boter eine wichtige Rolle. Ein geeignetes Modell der Umgebung ist dazu mit den sensorischen Wahrnehmungen des Roboters möglichst eundeutig in Kor re lation zu bringen. Erst dadurch werden Aufgaben wie Navigation und da rauf aufbauend Raumüberwachung, Rasenmähen oder Bodenreinigung mög lich. Doch die Umsetzungen heutiger Lokalisierungsverfahren sind sehr viel fältig und unterscheiden sich in ihrer Komplexität, Anwendbarkeit und den Kosten für die Hardware. Worauf ist bei einem Systementwurf zur Lo ka li sie rung zu achten? Wie sehen geeignete Umgebungsmodelle aus? Um diesen und weiteren Fragestellungen gerecht zu werden, gibt der Autor Christopher Wagner in seiner Diplomarbeit zunächst einen Überblick über aktuelle Im ple men tierungen von Lokalisierungsmethoden. Im Fokus dieser Arbeit liegt die Ver wendung von nur einer perspektivischen Kamera. Mit Hilfe lokaler Bild merk male und Methoden der projektiven Geometrie wird ein Algorithmus vor gestellt, der die robuste Schätzung der Epipolargeometrie zweier Bilder rea lisiert. Darauf aufsetzend ergibt sich zusammen mittels Mapping With Known Poses eine relative Lageschätzung. Das Buch richtet sich an Studenten der Robotik und alle Interessenten dieser Thematik.

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Dipl.-Inf.Studium der Ingenieur-Informatik mit Anwendungsfach Robotik - Schwerpunkt Künstliche Intelligenz - an der Universität Dortmund. Engineering Consultant beider BERATA GmbH, München.

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