Maschinelles Sehen für mobile Roboter: Virtuell-aktive visuelle Odometrie

Willert, Volker (2021)
Maschinelles Sehen für mobile Roboter: Virtuell-aktive visuelle Odometrie.
In: at – Automatisierungstechnik, 2013, 61 (4)
doi: 10.26083/tuprints-00019434
Artikel, Zweitveröffentlichung, Verlagsversion

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URL / URN: https://tuprints.ulb.tu-darmstadt.de/19434

Kurzbeschreibung (Abstract)

Der Beitrag befasst sich mit der Navigation von autonomen mobilen Robotern anhand von Videodaten. Es wird ein Ansatz zur Verbesserung visueller Odometriealgorithmen vorgestellt, der die Idee der Einflussnahme auf die Bilddaten durch ein aktives Kamerasystem aufgreift, ohne tatsächlich eine Aktorik zu benutzen. Es wird gezeigt, dass durch virtuelle Fixationen das räumliche Muster des Bildflusses so verändert werden kann, dass die daraus berechneten Kamerabewegungen genauer werden. Zur Berechnung der Kamerabewegung wird der aktive 7-Punkt-Algorithmus eingeführt. Anhand von statistischen Auswertungen wird abgeleitet, welche Fixationspunkte dazu besonders geeignet sind und ein Verfahren beschrieben, wie geeignete Fixationspunkte ausgewählt werden können. Desweiteren wird ein Vergleich zwischen dem virtuell-aktiven Ansatz und einem genauen visuellen Odometrieverfahren auf aktuellem Stand der Technik gegeben.

Typ des Eintrags:

Artikel

Erschienen:

2021

Autor(en):

Willert, Volker

Art des Eintrags:

Zweitveröffentlichung

Titel:

Maschinelles Sehen für mobile Roboter: Virtuell-aktive visuelle Odometrie

Sprache:

Deutsch

Publikationsjahr:

2021

Publikationsdatum der Erstveröffentlichung:

2013

Verlag:

De Gruyter

Titel der Zeitschrift, Zeitung oder Schriftenreihe:

at – Automatisierungstechnik

Jahrgang/Volume einer Zeitschrift:

(Heft-)Nummer:

DOI:

10.26083/tuprints-00019434

URL / URN:

https://tuprints.ulb.tu-darmstadt.de/19434

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Herkunft:

Zweitveröffentlichungsservice

Kurzbeschreibung (Abstract):

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Alternatives Abstract

Sprache

This paper deals with vision-based navigation of autonomous mobile robots. An approach to improve visual odometry algorithms is presented that picks up the idea of actively influencing the image data by actuating elements of an active camera system without using an active camera system effectively. It is shown that via virtual fixations the spatial optical flow pattern can be influenced in such a way that the camera motion computed based on this optical flow is getting more precise. For computation of the camera motion, the active 7-point algorithm is introduced. Based on statistical evaluations it is derived which fixation points are especially suited and a strategy how to choose such suited fixation points is described. A comparison between the presented virtual-active approach and a state of the art visual odometry implementation is given.

Englisch

Status:

Verlagsversion

URN:

urn:nbn:de:tuda-tuprints-194346

Sachgruppe der Dewey Dezimalklassifikatin (DDC):

600 Technik, Medizin, angewandte Wissenschaften > 620 Ingenieurwissenschaften und Maschinenbau

Fachbereich(e)/-gebiet(e):

18 Fachbereich Elektrotechnik und Informationstechnik
18 Fachbereich Elektrotechnik und Informationstechnik > Institut für Automatisierungstechnik und Mechatronik
18 Fachbereich Elektrotechnik und Informationstechnik > Institut für Automatisierungstechnik und Mechatronik > Regelungsmethoden und Robotik (ab 01.08.2022 umbenannt in Regelungsmethoden und Intelligente Systeme)

Hinterlegungsdatum:

16 Sep 2021 12:57

Letzte Änderung: