End-To-End Wide Baseline Drohnenlokalisierung durch Kamerapose

Bestimmung der Kamerapose in einer dynamischen Umwelt

Herausforderungen:

• Begrenzte Genauigkeit durch dynamische und statische Merkmale.
• Beeinflussung durch Umweltbedingungen (z. B. Licht, Wetter).
• Eingeschränkte Generalisierbarkeit außerhalb des Trainingsdatensatzes.

Zielsetzung:

• Bestimmung der Drohnenposition in GPS-beschränkten Gebieten.
• Verbesserung der autonomen Navigation durch Echtzeit-Lokalisierung.

Vorgehensweise:

• Nutzung von Convolutional Neural Networks (CNNs) mit Transformers (Self-Attention-Mechanismen) und Graph Neural Networks (GNNs).

Technische Erweiterung

• Nutzung von Lidar- und Thermal-Kameras bei Verfügbarkeit der Datensätze.

Das End-to-End-Wide-Baseline-System ist ein Ansatz, der die Position einer Drohne direkt aus Kamerabildern mit großen Winkelunterschieden berechnet, ohne dass Zwischen Algorithmen erforderlich sind.