Napjainkban az önvezető autók kutatási területének egyik legfontosabb iránya a járművek környezetének feltérképezési lehetőségeinek vizsgálata. Crowdsourcing technikák bevonása esetén e probléma felfogható egy olyan navigációs kérdésként is, amely esetén az egyes járművek mint ágensek a haladásuk során egyszerre kell, hogy meghatározzák saját helyzetüket és frissíthetik az általuk tárolt térképeket. A járművek automatizálásának fontos eszköze a LiDAR szenzor, mely segítségével egy általában igen pontos képet kaphatunk a vivő ágens környezetéről 3 dimenzióban.

A tárgy keretében a hallgató feladata egy ilyen szenzor által generált (esetleg szimulált) 3D térkép és a vSLAM (visual Simulatneous Localization And Mapping) technikák integrációs lehetőségeinek vizsgálata, valamint a megfelelő algoritmus kiválasztása és implementációjának megkezdése.

A téma a későbbi félévek során a tanszéken futó CrowdMapping projektben való integrációjával folytatható.