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Real Time Motion Processing for Autonomous Navigation

Kolodko, J.    (Intelligent Control Systems Laboratory, Griffith University   ); Vlacic, L.    (Intelligent Control Systems Laboratory, Griffith University  );
  • 초록

    An overview of our approach to autonomous navigation is presented showing how motion information can be integrated into existing navigation schemes. Particular attention is given to our short range motion estimation scheme which utilises a number of unique assumptions regarding the nature of the visual environment allowing a direct fusion of visual and range information. Graduated non-convexity is used to solve the resulting non-convex minimisation problem. Experimental results show the advantages of our fusion technique.


  • 주제어

    Machine vision .   navigation systems .   sensor fusion.  

  • 참고문헌 (10)

    1. Towards the unification of navigational planning and reactive control , R. C. Arkin , Working Notes of the AAAI Spring Symposium on Robot Navigation / v.,pp.1-5,
    2. Robust Incremental Optical Flow , M. J. Black , PH. D. Thesis, Yale / v.,pp.,
    3. A. Blake;A. Zisserman , Visual Reconstruction / v.,pp.,
    4. Determining Optical Flow , Horn;Schunk , AI Memo 572 / v.,pp.,
    5. Decisional Architectures for Motion Autonomy , C. Laugier;T. Fraichard;L. Vlacic(ed.);M. Parent(ed.);F. Harashima(ed.) , Intelligent Vehicle Technologies: Theory and Applications / v.,pp.,
    6. A. Mitiche , Computational Analysis of Visual Motion / v.,pp.,
    7. Dense range flow from depth and intensity data , H. Spies;B. Jahne;J. L. Barron , International Conference on Pattern Recognition / v.,pp.131-134,
    8. LYRTECH;LYRTECH signal processing / v.,pp.,
    9. SHARC Processor / v.,pp.,
    10. Videotron / v.,pp.,

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