Robust Solutions for Pose Estimation Problems in Intelligent Transportation Systems

Li, Xinyi

Computer Engineering

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Original title:: Robust Solutions for Pose Estimation Problems in Intelligent Transportation Systems
Translated title:: Robuste Lösungen für Pose-Schätzungsprobleme in intelligenten Transportsystemen
Author:: Li, Xinyi
Year:: 2023
Document type:: Dissertation
Faculty/School:: TUM School of Computation, Information and Technology
Advisor:: Knoll, Alois Christian (Prof. Dr. habil.)
Referee:: Knoll, Alois Christian (Prof. Dr. habil.); Zhang, Feihu (Prof. Dr.)
Language:: en
Subject group:: DAT Datenverarbeitung, Informatik
TUM classification:: DAT 260; DAT 815
Abstract:: Pose estimation is an essential problem in intelligent transportation systems (ITSs), which relies on sensor measurements to estimate the pose of objects. To meet safety requirements, pose estimation techniques must handle a large number of outliers. This thesis aims to explore robust solutions based on branch and bound, a global optimization algorithm framework, for typical pose estimation problems in ITSs.
Translated abstract:: Die Schätzung der Pose ist ein wesentliches Problem in intelligenten Transportsystemen (ITS), bei dem Sensormessungen verwendet werden, um die Pose von Objekten abzuschätzen. Um Sicherheitsanforderungen zu erfüllen, müssen Pose-Schätzverfahren mit einer großen Anzahl von Ausreißern umgehen können. Diese Arbeit zielt darauf ab, robuste Lösungen für typische Pose-Schätzungsprobleme in ITS auf Basis des Branch-and-Bound, einem globalen Optimierungsalgorithmus-Framework, zu erforschen.
WWW:: https://mediatum.ub.tum.de/?id=1713283
Date of submission:: 26.06.2023
Oral examination:: 07.12.2023
File size:: 81634906 bytes
Pages:: 173
Urn (citeable URL):: https://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:91-diss-20231207-1713283-1-2
Last change:: 22.03.2024
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