Publications

Aumüller, Martin; Dietzfelbinger, Martin; Heuberger, Clemens; Krenn, Daniel; Prodinger, Helmut
Dual-Pivot quicksort: optimality, analysis and zeros of associated lattice paths. - In: Combinatorics, probability & computing, ISSN 1469-2163, Bd. 28 (2019), 4, S. 485-518

https://doi.org/10.1017/S096354831800041X

Katzmann, Alexander; Mühlberg, Alexander; Sühling, Michael; Nörenberg, Dominik; Groß, Horst-Michael
Deep metamemory - a generic framework for stabilized one-shot confidence estimation in deep neural networks and its application on colorectal cancer liver metastases growth prediction. - In: ISBI 2019, IEEE International Symposium on Biomedical Imaging, (2019), S. 1298-1302

https://doi.org/10.1109/ISBI.2019.8759505

Maier, Tobias; Sanders, Peter; Walzer, Stefan
Dynamic space efficient hashing. - In: Algorithmica, ISSN 1432-0541, Bd. 81 (2019), 8, S. 3162-3185

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Al-Sayeh, Hani; Sattler, Kai-Uwe
Gray box modeling methodology for runtime prediction of Apache Spark jobs. - In: 2019 IEEE 35th International Conference on Data Engineering workshops, (2019), S. 117-124

https://doi.org/10.1109/ICDEW.2019.00-23

Einhorn, Erik;
Visuelle Umgebungswahrnehmung und Kartierung zur Navigation mobiler Serviceroboter in realen Einsatzumgebungen
1. Auflage. - München : Verlag Dr. Hut, 2019. - xxii, 307 Seiten
Technische Universität Ilmenau, Dissertation 2018

ISBN 978-3-8439-4108-2

Serviceroboter müssen in der Lage sein, in ihrer Einsatzumgebung autonom zu agieren. Diese Arbeit deckt - beginnend mit der Umgebungswahrnehmung und Kartierung bis hin zur Hinderniserkennung - ein weites Spektrum der dazu benötigten Navigationsleistungen ab. Dabei liegt der Fokus vor allem auf der Nutzung visueller Sensoren. Einen ersten Schwerpunkt bildet ein Verfahren zur monokularen Szenenrekonstruktion (Structure-from-Motion). Dieses erlaubt während der Eigenbewegung des Roboters die dreidimensionale Struktur der Umgebung anhand der Bilder einer einzelnen Kamera zu rekonstruieren. Durch die Kompensation der Eigenbewegung in den aufgenommenen Bildern ermöglicht das Verfahren auch die Detektion und Positionsschätzung bewegter Objekte wie Personen. Den methodischen Kern der Arbeit bildet die Umgebungsrepräsentation und Kartierung. Das dazu verwendete Umgebungsmodell nutzt die Normal Distribution Transform (NDT) zur effizienten Repräsentation der Umwelt. Um ihren Einsatz auch in dynamischen Umgebungen zu ermöglichen, werden diese NDT-Karten um eine weitere probabilistische Komponente erweitert, die zusätzlich die Belegtheitswahrscheinlichkeit modelliert. Darüber hinaus wird ein Verfahren zur expliziten Detektion und zum Tracking bewegter Objekte in den Karten vorgeschlagen, das sich nahtlos in die probabilistische Modellierung einfügt. Basierend auf den Verfahren zur Kartierung mit NDT-Karten wird ein graphbasiertes SLAM-Verfahren für NDT-Karten zur gleichzeitigen Kartierung und Lokalisation beschrieben. Schleifenschlüsse und die Korrektur der fehlerbehafteten Odometrie werden durch Registrierung von Teilkarten realisiert. Dabei werden verschiedene Methoden zur Registrierung von NDT-Karten untersucht. Weiterhin werden Konzepte realisiert, die den lebenslangen Einsatz des SLAM-Verfahrens ermöglichen. Eine Unterscheidung in eine Kartierungsphase bei der Inbetriebnahme und eine Lokalisierungsphase während des Betriebs des Roboters wird somit überflüssig. Weiterhin werden in der Arbeit maßgebliche Beiträge zur Entwicklung einer neuen Robotik Middleware geleistet, die es ermöglicht, die realisierten Teilalgorithmen effizient zu komplexen Gesamtanwendungen zusammenzufügen. Die in dieser Arbeit realisierten Methoden kommen in zahlreichen Projekten mit realen Anwendungsszenarien zum Einsatz. Dazu zählen beispielsweise Shopping-, Lotsen- und Assistenz-Roboter in öffentlichen Einsatzumgebungen sowie im häuslichen Umfeld.