Masterarbeit Vision-Centric 4D Occupancy World Model (all genders)

Kurzbeschreibung Wie können Roboter lernen, die zukünftige 3D-Welt allein auf Basis visueller Informationen zu verstehen und vorherzusagen? World Models entwickeln sich zu einem wichtigen Paradigma in der Robotik und ermöglichen intelligenten Systemen, zu schlussfolgern, wie sich ihre Umgebung über die Zeit verändert. Diese Fähigkeit ist insbesondere für dynamische Robotikanwendungen wie autonome Fahrzeuge von großer Bedeutung, bei denen die Vorhersage zukünftiger Szenengeometrie, Semantik und Bewegung eine wichtige Grundlage für sichere Interaktion und Entscheidungsfindung darstellt. Semantic 4D Occupancy bietet hierfür eine strukturierte Repräsentation der sich verändernden 3D-Welt, indem Geometrie, Semantik und Dynamik einer Szene gemeinsam modelliert werden.…