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Computer Vision Group
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Das Ziel meiner aktuellen Forschung ist es, moderne Verfahren aus der Bildverarbeitung auf offene Problemstellungen in der Robotik anzuwenden. Insbesondere interessiere ich mich dabei für Verfahren zur konvexen Optimierung und Variationsansätze, die ich für die Lokalisierung, Kartierung oder Pfadplanung mobiler (fliegender) Roboter einsetzen möchte.

Seit März 2011 arbeite ich als wissenschaftlicher Assistent (Post-Doc) in der Computer Vision Gruppe von Prof. Dr. Daniel Cremers an der TU München. Davor habe ich am Lehrstuhl für Autonome Intelligente Systeme von Prof. Dr. Wolfram Burgard an der Albert-Ludwigs-Universität in Freiburg promoviert. Für meine Doktorarbeit wurde ich 2011 mit dem Wolfgang-Gentner-Nachwuchsförderpreis 2011 ausgezeichnet sowie als einer von vier Finalisten für den Georges-Giralt-Award gekürt.

Zur Zeit untersuche ich, wie sich Variationsansätze zur dichten Roboterlokalisierung und -kartierung nutzen lassen. Ein erstes Ergebnis dieser Bemühungen ist ein sehr schnelles (und dabei hochgenaues) Verfahren um die Bewegung einer RGB-D Kamera (Kinect) zu ermitteln. Im Gegensatz zu feature-basierten Verfahren greift unser Ansatz zur Positionsermittlung auf das gesamte Bild zurück. Ausserdem entfällt damit der sonst sehr rechenaufwändige Prozess der Feature-Extraktion. Um diesen Ansatz mit anderen Techniken zu vergleichen, haben kürzlich einen großen Kinect Datensatz mit Groundtruth-Daten in einem Motion-Capture-Studio aufgezeichnet.

Momentan arbeiten wir daran, diesen Ansatz auf fliegende Roboter (Quadrokopter) wie den Pelican von Ascending Technologies oder die Ardrone von Parrot zu portieren. Unsere Flugroboter sind sowohl mit normalen als auch mit Tiefenkameras ausgestattet, und verfügen über ein breites Spektrum weiterer Sensoren, wie z.B. Beschleunigungsmesser, Drehratenmessern, Luftdruck und Ultraschall-Abstandssensoren. In diesem Semester (SS2012) unterrichte ich eine Vorlesung über Visuelle Navigation für Flugroboter, wo Studenten in kleinen Teams daran arbeiten, ihre eigenen Ideen auf Ardrone Quadrokoptern umzusetzen.

Derzeit bin ich in folgenden Forschungsfeldern aktiv:

RGB-D Vision einschliesslich visueller Odometrie, SLAM, dichte 3D Rekonstruktion, Kartierung, Lokalisierung (Ortung), Positionsverfolgung und Evaluation/Benchmarking
Micro Aerial Vehicles (MAVs), einschliesslich kamera-basierter Lokalisierung (Ortung), dichte Kartierung, Datenfusion, sichere Navigation und, wenn all das funktioniert, den autonomen Transport (leichter) Gegenstände mit fliegenden Robotern.



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15.10.2022

NeurIPS 2022

We have two papers accepted to NeurIPS 2022.

15.10.2022

WACV 2023

We have two papers accepted at WACV 2023.

31.08.2022

Fulbright PULSE podcast on Prof. Cremers went online on Apple Podcasts and Spotify.

17.07.2022

MCML Kick-Off

On July 27th, we are organizing the Kick-Off of the Munich Center for Machine Learning in the Bavarian Academy of Sciences.

17.07.2022

AI Symposium

On July 22nd 2022, we are organizing a Symposium on AI within the Technology Forum of the Bavarian Academy of Sciences.

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