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Next-Best-View Planning for Exploration and Autonomous Object Modelling in Static Environments with Irregular Depth Noise using Interval Probabilities

von Lösecke, Alexandra (2015) Next-Best-View Planning for Exploration and Autonomous Object Modelling in Static Environments with Irregular Depth Noise using Interval Probabilities. DLR-Interner Bericht. DLR-IB 572-2015/29. Masterarbeit. Technische Universität München. 66 S.

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Kurzfassung

This thesis examines Next-Best-View planning for exploration and autonomous 3D-modelling in static environments with depth noise using Interval Probabilities. An autonomous exploration algorithm is extended to cope better with depth noise from non-diffusely reflecting environments. The measured data is interpreted by a novel voxel space update which combines a state-of-the-art Bayes Update on three dimensional occupancy maps with the concept of Interval Probabilities. Thereby an additional informational level of uncertainty is introduced. An adapted next-best-view criterion, which calculates the maximum entropy of each volume element, aids the exploration process. Experiments are conducted in a simulation to examine how to take advantage of the possibilities of Interval Probabilities. The results are compared to an implementation of the Bayes Update at the DLR-RMC. The method is then transferred to object modelling. A robotic industrial arm named KUKA KR16 is used to conduct further experiments to verify whether the results from the simulation are applicable to real-life environments. It is concluded that the novel update is especially advantageous in dealing with specular reflections.

elib-URL des Eintrags:https://elib.dlr.de/101448/
Dokumentart:Berichtsreihe (DLR-Interner Bericht, Masterarbeit)
Titel:Next-Best-View Planning for Exploration and Autonomous Object Modelling in Static Environments with Irregular Depth Noise using Interval Probabilities
Autoren:
AutorenInstitution oder E-Mail-AdresseAutoren-ORCID-iDORCID Put Code
von Lösecke, Alexandraalexandra.loesecke (at) dlr.deNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Datum:18 November 2015
Referierte Publikation:Nein
Open Access:Ja
Seitenanzahl:66
Status:veröffentlicht
Stichwörter:Exploration, Next Best View Planning, Interval Probabilities, Dempster Shafer, Lower Previsions, Mapping
Institution:Technische Universität München
Abteilung:Chair of Media Technology
HGF - Forschungsbereich:Luftfahrt, Raumfahrt und Verkehr
HGF - Programm:Raumfahrt
HGF - Programmthema:Technik für Raumfahrtsysteme
DLR - Schwerpunkt:Raumfahrt
DLR - Forschungsgebiet:R SY - Technik für Raumfahrtsysteme
DLR - Teilgebiet (Projekt, Vorhaben):R - Vorhaben Multisensorielle Weltmodellierung (alt)
Standort: Oberpfaffenhofen
Institute & Einrichtungen:Institut für Robotik und Mechatronik (ab 2013) > Perzeption und Kognition
Institut für Robotik und Mechatronik (ab 2013)
Hinterlegt von: Rink, Christian
Hinterlegt am:04 Jan 2016 11:26
Letzte Änderung:31 Jul 2019 19:58

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