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A Sensor-AI approach to improve visual odometry in dynamic environments

Irmisch, Patrick (2021) A Sensor-AI approach to improve visual odometry in dynamic environments. 2nd Sensor AI Workshop, 2021-11-24, Berlin, Deutschland. (nicht veröffentlicht)

[img] PDF - Nur DLR-intern zugänglich
2MB

Kurzfassung

A key component of the interdisciplinary research field Sensor-AI is the close interaction and combination of physical models, data based models and classical approaches in one sensor system, primary for applications that are defined by strict energy requirements. This concept finds practical use cases in many domains. I propose a Sensor-AI based approach that targets to improve visual odometry specifically in uncommon high dynamic environments. It combines classical feature-based visual odometry, which relies on physical models and analytical error propagation, with a data-based model in form of a deep neural network for semantic segmentation. The former is used to automatically generate semantic labels to train the neural network offline, simultaneously for multiple environments, and use its inference output to generate a mask for feature selection online. The proposed method is evaluated on datasets that contain the two dynamic environment elements steam and water, recorded at a volcanic fumarole field, a coast line and a river.

elib-URL des Eintrags:https://elib.dlr.de/148452/
Dokumentart:Konferenzbeitrag (Vortrag)
Titel:A Sensor-AI approach to improve visual odometry in dynamic environments
Autoren:
AutorenInstitution oder E-Mail-AdresseAutoren-ORCID-iDORCID Put Code
Irmisch, PatrickPatrick.Irmisch (at) dlr.dehttps://orcid.org/0009-0004-3621-530XNICHT SPEZIFIZIERT
Datum:November 2021
Referierte Publikation:Ja
Open Access:Nein
Gold Open Access:Nein
In SCOPUS:Nein
In ISI Web of Science:Nein
Status:nicht veröffentlicht
Stichwörter:Artificial Intelligence, Deep Learning, Visual Odometry, Dynamic Environments, Sensor AI
Veranstaltungstitel:2nd Sensor AI Workshop
Veranstaltungsort:Berlin, Deutschland
Veranstaltungsart:Workshop
Veranstaltungsdatum:24 November 2021
Veranstalter :DLR
HGF - Forschungsbereich:keine Zuordnung
HGF - Programm:keine Zuordnung
HGF - Programmthema:keine Zuordnung
DLR - Schwerpunkt:Digitalisierung
DLR - Forschungsgebiet:D IAS - Innovative autonome Systeme
DLR - Teilgebiet (Projekt, Vorhaben):D - SKIAS
Standort: Berlin-Adlershof
Institute & Einrichtungen:Institut für Optische Sensorsysteme
Institut für Optische Sensorsysteme > Echtzeit-Datenprozessierung
Hinterlegt von: Irmisch, Patrick
Hinterlegt am:25 Jan 2022 08:19
Letzte Änderung:24 Apr 2024 20:46

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