Semantic-Enriched 3D Mapping using Multi-Modal Sensor Fusion and SLAM for Autonomous Inland Waterway Navigation

Kurian, Ashwin (2025) Semantic-Enriched 3D Mapping using Multi-Modal Sensor Fusion and SLAM for Autonomous Inland Waterway Navigation. Masterarbeit, RWTH Achen.

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16MB

elib-URL des Eintrags:

https://elib.dlr.de/223422/

Dokumentart:

Hochschulschrift (Masterarbeit)

Titel:

Semantic-Enriched 3D Mapping using Multi-Modal Sensor Fusion and SLAM for Autonomous Inland Waterway Navigation

Autoren:

Autoren	Institution oder E-Mail-Adresse	Autoren-ORCID-iD	ORCID Put Code
Kurian, Ashwin	josephashwinkurian (at) gmail.com	NICHT SPEZIFIZIERT	NICHT SPEZIFIZIERT

DLR-Supervisor:

Beitragsart	DLR-Supervisor	Institution oder E-Mail-Adresse	DLR-Supervisor-ORCID-iD
Thesis advisor	Filip, Iulian	iulian.filip (at) dlr.de	https://orcid.org/0009-0006-4037-691X

Datum:

23 Juni 2025

Erschienen in:

Semantic-Enriched 3D Mapping using Multi-Modal Sensor Fusion and SLAM for Autonomous Inland Waterway Navigation

Open Access:

Nein

Seitenanzahl:

106

Status:

veröffentlicht

Stichwörter:

Inland Waterways, Semantic Segmentation, Mapping, LiDAR, Camera, Sensor Fusion

Institution:

RWTH Achen

Abteilung:

Institute of Mechanism Theory, Machine Dynamics and Robotics

HGF - Forschungsbereich:

Luftfahrt, Raumfahrt und Verkehr

HGF - Programm:

Verkehr

HGF - Programmthema:

Verkehrssystem

DLR - Schwerpunkt:

Verkehr

DLR - Forschungsgebiet:

V VS - Verkehrssystem

DLR - Teilgebiet (Projekt, Vorhaben):

V - FuturePorts

Standort:

Neustrelitz

Institute & Einrichtungen:

Institut für Kommunikation und Navigation > Nautische Systeme

Hinterlegt von:

Filip, Iulian

Hinterlegt am:

16 Mär 2026 15:24

Letzte Änderung:

16 Mär 2026 15:24

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