témavezető: Szirányi Tamás
helyszín (magyar oldal): Anyagmozgatási és Logisztikai Rendszerek Tanszék helyszín rövidítés: KJK
A kutatási téma leírása:
a) Előzmények:
b) A kutatás célja: Aki már látott 3D Google Street View felvételeket, abban felmerülhetett, fel lehet-e ismerni a környezetet, a tárgyakat, a helyszín jellegzetességeit? Hogyan tudjuk a 3D felvételeket mobil kameraképekkel összedolgozni?
Egy autóra szerelhető, 3D Velodyne LIDAR HDL-64E LIDAR készülék, és/vagy többkamerás és egyéb szenzoros mérő-összeállítás szolgál a térbeli pontfelhők előállítására: (http://velodynelidar.com/lidar/hdlproducts/hdl64e.aspx), és így autóról mérve 3D mélységtérkép és fuzionált szenzor-térkép állítható elő.
c) Az elvégzendő feladatok, azok főbb elemei, időigénye:
A 3D ponthalmazt illeszteni kell az optikai kamerák 2D képeihez és az egyéb szenzorok adataihoz, és ezek alapján a mért környezet részletes felismerésére nyílik lehetőség.
A 3D szkennerek látóterében lévő alakzatokat a térben mozgó, részben ismert pozíciójú képbeviteli eszközökkel fuzionáljuk, és ebből egy pontosabb 3D helyszín-modellt alakíthatunk ki. Az eszközök kölcsönös pozícionálása és adatátvitelének szinkronizálása, az adatok összefűzése és a 3D helyszín modellezése szintén a feladat része.
d) A szükséges berendezések: Lehetőség van a 3D lokalizációs és felismerési feladat pilóta nélküli repülő eszközön (UAV) történő fejlesztésére.
e) Várható tudományos eredmények: A 3D alakfelismerés, a szimultán lokalizálás és térképezés fontos részei az autonóm járművek irányításának, helyzetfelismerésének.
f) Irodalom:
ajánlott nyelvtudás (magyar oldal): angol további elvárások: A feladathoz programozói munka szükséges MATLAB-ban és/vagy C-ben. A mérési adatok előállításában való részvétel szintén a feladat része. A jelölt rendelkezzen jó matematikai háttérrel, és legyen jártas a háromdimenziós tervezés és modellezés terül