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意大利 FBK 全奖博士招生，2024fall, 基于视觉和GNSS的融合定位
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实验室简介 3dom unit为意大利fbk研究所下辖的一个实验室，主要研究精确 3d 测量和基于现实的 3d 重建问题。在针对地理信息和地理空间问题开发计量解决方案和 3d 制图方法方面，3dom unit已获得了巩固的专业知识。地面、无人机、航空和卫星摄影测量以及三角测量和飞行时间激光扫描仪是我们获取 3d 度量和准确信息的来源。该研究小组致力于工业计量、地理空间数据分析、传感器和数据集成、环境监测、3d变化检测、从图像和3d数据中导出度量和语义信息、测绘和测量、地理信息算法设计和实现、移动测绘和slam、gis 和制图应用、文化遗产文献和数字保存、vr/ar 解决方案开发。 fabio remondino 教授于2006年在ethz取得博士学位，目前为3dom unit负责人，并且兼任乌迪内大学教授。他本人在google scholar有2w+引用量。 更多介绍详见： https://3dom.fbk.eu/home 导师google scholar: https://scholar.google.com/citat ... aaaaj&hl=en 课题介绍： 英文： title: fusion of visual- and gnss-based positioning in challenging environments precise positioning is commonly associated with global navigation satellite systems (gnss). however, in gnss-denied environments, i.e. where gnss signals are unavailable due to signal coverage, spoofing, or jamming, other concepts such as 5g, signal of opportunities or vision-based positioning supported by slam (simultaneous localization and mapping) methods are considered. these alternative concepts have themselves challenges. for example, visual-based positioning suffers in case of lack of texture in the images, illumination changes, or weak network geometry. currently, these concepts are being developed independently, as they are designed for different case scenarios. the integration of complementary positioning approaches and gnss-based positioning has not been extensively explored. knowing that each technique has its pros and cons, it is expected that a fusion of techniques will bring benefits, particularly in challenging environments, such as urban canyons, forests (under canopy), and road tunnels. within this phd project, the successful candidate will first tackle the positioning problem from various perspectives. after identifying the strengths and weaknesses of different techniques, the candidate is supposed to develop a fusion solution for gnss and vision-based methods. this will be validated under both simulated (artificially degraded gnss or visual signals) and real-time scenarios, considering availability and accuracy as the primary quality indicators. 中文： 课题：应用于挑战性场景中的基于视觉和 gnss 的融合定位 精确定位通常与全球导航卫星系统 (gnss) 相关。然而，在 gnss 拒绝环境中，即由于信号覆盖、欺骗或干扰而导致 gnss 信号不可用的情况下，需要考虑其他概念，例如 5g、机会信号或 slam（同时定位和建图）方法支持的基于视觉的定位。这些替代概念本身就有挑战。例如，如果图像缺乏纹理、光照变化或网络几何结构较弱，基于视觉的定位就会受到影响。 目前，这些概念正在独立开发，因为它们是针对不同的案例场景而设计的。互补定位方法和基于 gnss 的定位的整合尚未得到广泛探索。了解每种技术都有其优点和缺点，预计技术的融合将带来好处，特别是在具有挑战性的环境中，例如城市峡谷、森林（树冠下）和公路隧道。 在这个博士项目中，成功的候选人将首先从各个角度解决定位问题。在确定不同技术的优点和缺点后，候选人应该为 gnss 和基于视觉的方法开发融合解决方案。这将在模拟（人工降级 gnss 或视觉信号）和实时场景下进行验证，并将可用性和准确性视为主要质量指标。 要求： 1.拥有硕士学历，英语达到欧标b2(ielts 6.0左右), 硕士为英语授课者免除英语证明。 2.有deep learning / 3d点云 / computer vision/slam/colmap, etc 相关研究或者工作经验，掌握python, 如果有相关论文发表会很加分。 3.自驱能力强，prefer self-motivated student。 起始时间：24年11月1日，标准学制3年。 奖学金：全奖 优势： 1.国际化的团队，lab成员来自8-9个不同国家，平时都用英语交流，可以锻炼你的英语和接触不同文化。 2.相较于内地phd更加work life balance,工作之余时间可以做自己喜欢的事情，比如环游欧洲🌍。 3.老板在eth, uc berkeley, uc santa barbara 以及欧美众多名校均有connection, 期间有机会过去交换或者访学。 联系方式： 若有意向，请及时邮件联系remondino@fbk.eu，邮件名注明 “your name+课题名称+24fall phd application”，附件请附上英文简历以及相关支撑文件。 |
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