SLAM in adverse weathers: robust modality and denoised conventional modality
This dissertation aims to alleviate negative influence that adverse weathers have on SLAM system by applying filters on traditional modality and adopting more robust modality, respectively. For robust modality, the modal fusion of thermal camera, LiDAR and IMU is found out to be the most robust and...
محفوظ في:
المؤلف الرئيسي: | Mo, Qingyu |
---|---|
مؤلفون آخرون: | Wang Dan Wei |
التنسيق: | Thesis-Master by Coursework |
اللغة: | English |
منشور في: |
Nanyang Technological University
2023
|
الموضوعات: | |
الوصول للمادة أونلاين: | https://hdl.handle.net/10356/168368 |
الوسوم: |
إضافة وسم
لا توجد وسوم, كن أول من يضع وسما على هذه التسجيلة!
|
المؤسسة: | Nanyang Technological University |
اللغة: | English |
مواد مشابهة
-
Robust visual SLAM for autonomous vehicles in challenging environments
بواسطة: Ji, Tete
منشور في: (2022) -
Sensor fusion for object detection under adverse weather
بواسطة: Soh, Brandon Jian Zheng
منشور في: (2023) -
Extending Bayesian RFS SLAM to multi-vehicle SLAM
بواسطة: Moratuwage, Diluka, وآخرون
منشور في: (2013) -
Robust 3D reconstruction in adverse condition
بواسطة: Xiao, Renxiang
منشور في: (2022) -
Denoising ECG signals
بواسطة: Oh, Melissa Kai Zhen
منشور في: (2018)