SLAM mit Scan-Matching mit LiDAR

Autoren: offen
Betreuer: Prof. Schneider
Art: PS, PA, BA
Projektlaufzeit:

Abb. 1: 2D-Scan-Matching

Motivation

Mobile Roboter, wie beispielsweise Saugroboter, müssen wissen, wo sie sich befinden, um effizient zu reinigen.

Ziel

Realisieren Sie einen SLAM-Algorithmus mit LiDAR-Sensorik und dem 2D-Scan-Matching Verfahren.

Anforderungen

1. Recherchieren Sie nach Methoden zum 2D-Scan-Matching und wählen Sie ein effizientes Verfahren aus.
2. Zeichnen Sie als Eingangsdaten Roboterfahrten (LiDAR und Odometrie) auf.
3. Verarbeiten Sie diese Eingangsdaten mit Matlab.
4. Stellen Sie Ihre Ergebnisse in Matlab dar.
5. Stellen Sie die Objekte im Sichtfeld in der Draufsich metrisch dar.
6. Schätzen Sie die Genauigkeit Ihres Algorithmus ab.
7. Wissenschaftliche Dokumentation als HSHL-Wiki Artikel
8. Softwareentwicklung nach HSHL Standard in SVN
9. Funktionsnachweis als YouTube-Video

Video

Verlinken Sie hier ein YouTube-Video zu Ihrem fertigen Projekt. Tipps zum Video finden Sie hier.

Weblinks

• SLAM Course - 12 - Scan-Matching in 5 Min - Cyrill Stachniss
• Simultaneous Localization And Mapping (SLAM) with Scan Matching
• Iterative Closest Point algorithm for point clouds in Matlab

Siehe auch

1. Studentische Arbeiten bei Prof. Schneider
2. Anforderungen an eine wissenschaftlich Arbeit

BSD-Lizenzbedingung BSD-Lizenz

Copyright (c) 2018, Hochschule Hamm-Lippstadt, Dep. Lip. 1, Prof. Schneider
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