Robust Solutions for Pose Estimation Problems in Intelligent Transportation Systems

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.
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.