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Visual Mapping in Light-Crowded Indoor Environments

Jan Helge Klüssendorff, Kristian Ehlers, Erik Maehle

Abstract

Due to the recent success of affordable RGBD cameras, solutionsKlüssendorff, Jan Helgeto the Visual Simultaneous Localization and Mapping (VSLAM) problem has experienced a huge leap. To enableEhlers, Kristianaccurate mappingMaehle, Eriksolutions, most of the proposed solutions expect static environments. Thinking of industrial applications, there is no guarantee for static environments. The SLAM algorithm has to cope with moving objects like human beings. We present an approach to detect moving objects in RGBD camera images. The approach is based on point cloud and image filtering techniques. We present test results using publicly available datasets. We further show the performance and influence of the algorithm on mapping and on the accuracy of a visual SLAM system.
OriginalspracheEnglisch
TitelIntelligent Autonomous Systems 13
Redakteure/-innenEmanuele Menegatti, Nathan Michael, Karsten Berns, Hiroaki Yamaguchi
Seitenumfang10
Band302
ErscheinungsortCham
Herausgeber (Verlag)Springer International Publishing
Erscheinungsdatum03.09.2015
Seiten913-922
ISBN (Print)978-3-319-08337-7
ISBN (elektronisch)978-3-319-08338-4
DOIs
PublikationsstatusVeröffentlicht - 03.09.2015
Veranstaltung13th International Conference on Intelligent Autonomous Systems - Padova, Italien
Dauer: 14.07.201418.07.2014
Konferenznummer: 140839

UN SDGs

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  1. SDG 9 – Industrie, Innovation und Infrastruktur
    SDG 9 – Industrie, Innovation und Infrastruktur

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