| Item Type: |
Article |
| Type of entry: |
Secondary publication |
| Title: |
Maschinelles Sehen für mobile Roboter: Virtuell-aktive visuelle Odometrie |
| Language: |
German |
| Date: |
2021 |
| Place of Publication: |
Darmstadt |
| Year of primary publication: |
2013 |
| Publisher: |
De Gruyter |
| Journal or Publication Title: |
at – Automatisierungstechnik |
| Volume of the journal: |
61 |
| Issue Number: |
4 |
| DOI: |
10.26083/tuprints-00019434 |
| Corresponding Links: |
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| Origin: |
Secondary publication service |
| 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. |
| Alternative Abstract: |
| Alternative Abstract | Language |
|---|
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. | English |
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| Status: |
Publisher's Version |
| URN: |
urn:nbn:de:tuda-tuprints-194346 |
| Classification DDC: |
600 Technology, medicine, applied sciences > 620 Engineering and machine engineering |
| Divisions: |
18 Department of Electrical Engineering and Information Technology > Institut für Automatisierungstechnik und Mechatronik > Control Methods and Robotics (from 01.08.2022 renamed Control Methods and Intelligent Systems) |
| Date Deposited: |
16 Sep 2021 12:57 |
| Last Modified: |
11 Aug 2023 06:13 |
| URI: |
https://tuprints.ulb.tu-darmstadt.de/id/eprint/19434 |
| PPN: |
510499309 |
| Export: |
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