Der Fokus des Projekts liegt auf Event-Kamera-basierter visueller Odometrie, hauptsächlich für den Anwendungsbereich der Roboterlokalisierung. Anders als konventionelle frame-basierte Kameras, die Bilder gemäß einer festgelegten Bildfrequenz aufnehmen, ermittelt bei einer Event-Kamera jeder Pixel eigenständig relative Helligkeitsveränderungen und produziert asynchron Ereignisdaten. Vorteile bestehen in der großen zeitlichen Genauigkeit, der großen Pixelbandbreite und der Tatsache, dass die Kamera nur auf dynamische Objekte reagiert. Um die Anpassung an komplexe Umgebungen mit unterschiedlichen Bedingungen zu ermöglichen, schließt diese Arbeit binokulare visuelle Odometrie auf Basis von Event-Kameras und traditionellen frame-basierten Kameras ein, mit dem Ziel, Synergien zwischen den beiden Zugängen zu nutzen. Visuelle event-frame Odometrie inkludiert heterogene Techniken zur Kamerakalibrierung und das Projekt erforscht die Auswirkungen der eingeschränkten Sicht in Situationen mit hoher und niedriger Geschwindigkeit auf die Lokalisierung.

Stipendiat: Rui Hu.