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By Andreas Koch, Adam Berthelot, Bernd Eckstein, Oliver Zweigle, Kai Häussermann (auth.), Rüdiger Dillmann, Jürgen Beyerer, Christoph Stiller, J. Marius Zöllner, Tobias Gindele (eds.)

ISBN-10: 3642102832

ISBN-13: 9783642102837

ISBN-10: 3642102840

ISBN-13: 9783642102844

Das 21. Fachgespräch Autonome cellular Systeme (AMS 2009) ist ein discussion board, das Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftlern aus Forschung und Industrie, die auf dem Gebiet der autonomen mobilen Systeme arbeiten, eine foundation für den Gedankenaustausch bietet und wissenschaftliche Diskussionen sowie Kooperationen auf diesem Forschungsgebiet fördert bzw. initiiert. Inhaltlich finden sich ausgewählte Beiträge zu den Themen Humanoide Roboter und Flugmaschinen, Perzeption und Sensorik, Kartierung und Lokalisation, Regelung, Navigation, Lernverfahren, Systemarchitekturen sowie der Anwendung von autonomen mobilen Systemen.

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Unabhangig von ihrem Umfang konnen Veroffentlichungen stets nur Momentaufnahmen des jeweiligen Wissens- und Erkenntnis standes ihrer Autoren seine Als Kinder, die nach ihrem Er scheinen nicht mehr weiterwachsen, tragen sie daher stets die unausgesprochene Entschuldigung fur diesen Mangel in sich. Bei einem Gebiet wie dem hier behandelten, dessen systemati sche Untersuchung vor mehr als sechs Jahrzehnten begann, darf der Leser aber neben der zumindest fur ihn weitgehend willkur lichen und verhaltnismaBig kleinen Auswahl eingehender unter suchter Systeme ein Angebot ordnender Prinzipien und eine Ac wagung ihrer Gultigkeit erwarten.

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DAGM, pages 475–484, 2006. 5. E. Einhorn, Ch. -J. -M. Gross. A Hybrid Kalman Filter Based Algorithm for Real-time Visual Obstacle Detection. In ECMR, pages 156–161, 2007. 6. J. D. D. Molton, and O. Stasse. MonoSLAM: Real-Time Single Camera SLAM. IEEE Trans. on PAMI, 29(6):1052–1067, 2007. 7. J. J. Davison, and J. Montiel. Inverse Depth Parametrization for Monocular SLAM. IEEE Trans. on Robotics, 24(5):932–945, Oct. 2008. 8. E. Eade and T. Drummond. Monocular SLAM as a Graph of Coalesced Observations.

Experiments have shown that for some sequences of feature positions a wrong choice led to strong oscillations of the corresponding time-to-contact curve. To overcome these difficulties a different iterative technique has been developed. The second issue are the strong preconditions under which the previously mentioned model equation can be used to estimate true feature positions in an image. A strict forward motion with a constant velocity is assumed. Since within an usual robot navigation task such assumptions can not be tolerated, this paper presents several procedures to adapt the parameters of the model equations according to the rotational movements and movements with varying velocities.

However in practical applications the required high accuracy of feature measurement can usually not be warranted. As will be shown later the resulting TTC values strongly oscillate around the true values. 2 TTC Estimation Using Model Equations To obtain a smooth TTC curve, the approach proposed in [9] uses, additionally to image measurements also predictions about where the feature position should be, depending on its previous positions. To compute such predictions the following model equations have been derived: x1 · x2 y 1 · y2 x (n) = , y (n) = ((n − 1) · x1 − (n − 2) · x2 ) ((n − 1) · y1 − (n − 2) · y2 ) where p1 = (x1 , y1 ) and p2 = (x2 , y2 ) correspond to the feature positions in the first two images of a given image sequence and pnpred = (x (n) , y (n)) defines the predicted position of a respective feature in the n−th image.

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Autonome Mobile Systeme 2009: 21. Fachgespräch Karlsruhe, 3./4. Dezember 2009 by Andreas Koch, Adam Berthelot, Bernd Eckstein, Oliver Zweigle, Kai Häussermann (auth.), Rüdiger Dillmann, Jürgen Beyerer, Christoph Stiller, J. Marius Zöllner, Tobias Gindele (eds.)


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