Robust Optical-Flow Based Self-Motion Estimation for a Quadrotor UAV

Grabe, V; Bülthoff, HH; Robuffo Giordano, P

doi:10.1109/IROS.2012.6386234

Robust Optical-Flow Based Self-Motion Estimation for a Quadrotor UAV

Grabe, V., Bülthoff, H., & Robuffo Giordano, P. (2012). Robust Optical-Flow Based Self-Motion Estimation for a Quadrotor UAV. In 2012 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (pp. 2153-2159). Piscataway, NJ, USA: IEEE.

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アイテムのパーマリンク: https://hdl.handle.net/11858/00-001M-0000-0013-B5C6-2 版のパーマリンク: https://hdl.handle.net/21.11116/0000-0001-8B45-5

資料種別: 会議論文

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Grabe, V^{1, 2}, 著者
Bülthoff, HH^{1, 2}, 著者
Robuffo Giordano, P^{1, 2}, 著者

所属:
1Department Human Perception, Cognition and Action, Max Planck Institute for Biological Cybernetics, Max Planck Society, ou_1497797
2Max Planck Institute for Biological Cybernetics, Max Planck Society, Spemannstrasse 38, 72076 Tübingen, DE, ou_1497794

内容説明

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キーワード: -

要旨: Robotic vision has become an important field of research for micro aerial vehicles in the recent years. While many approaches for autonomous visual control of such vehicles rely on powerful ground stations, the increasing availability of small and light hardware allows for the design of more independent systems. In this context, we present a robust algorithm able to recover the UAV ego-motion using a monocular camera and on-board hardware. Our method exploits the continuous homography constraint so as to discriminate among the observed feature points in order to classify those belonging to the dominant plane in the scene. Extensive experiments on a real quadrotor UAV demonstrate that the estimation of the scaled linear velocity in a cluttered environment improved by a factor of 25 compared to previous approaches.

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日付: 出版: 2012-10

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識別子（DOI, ISBNなど）: DOI: 10.1109/IROS.2012.6386234
BibTex参照ID: GrabeBR2012

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出版物名: 2012 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems

種別: 会議論文集

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出版社, 出版地: Piscataway, NJ, USA : IEEE

ページ: - 巻号: - 通巻号: - 開始・終了ページ: 2153 - 2159 識別子（ISBN, ISSN, DOIなど）: ISBN: 978-1-4673-1737-5

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