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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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In the recent past, object recognition and localization based on correspondences of local point features in 2D views has become very popular in the robotics community. For grasping and manipulation with robotic systems, in addition accurate 6-DoF pose estimation of the object of interest is necessary. Now there are two substantially different approaches to computing a 6-DoF pose: monocular and stereo-based. In this paper we show the theoretical and practical drawbacks and limits of monocular approaches based on 2D-3D correspondences.

As a consequence, it is most likely that none of the pixel sets associated with any tentacle will fit the true pixel value distribution of sw(x,y) 255 s 0 s(x,y) Fig. 3. RGB image of a dirt road scene (left), transformation by the weighting function for the saturation channel (middle) and resulting image (right). Fusing LIDAR and Vision for Autonomous Dirt Road Following 23 the road. Therefore, knowledge about which pixels really belong to the road is even more incomplete compared to approaches based on more fine-grained road geometry hypotheses, such as the 4D approach for road tracking [8].

Furthermore, it can be seen that the detection rate for all relevant objects in the scene can be increased significantly by 20% compared to obstacle detection using a laser range finder only. Fig. 3. 15m), right: images of the scene superimposed by highlighted features, lower right: synthetic 3D view of the estimated features. Additional tests were carried out in a special obstacle visual laser visual+laser test area of our lab that contains typical elements 1 63% 63% of a living room as well as a floor with repeti2 71% 71% tive texture.

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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.)


by Richard
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