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Obstacle detection algorithm for unmanned aerial vehicles using binocular stereoscopic vision

机译:障碍物检测使用双目立体视觉的无人驾驶飞行器的障碍物检测算法

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摘要

Unmanned Aerial Vehicles are currently gaining widespread adoption in multiple roles. In this paper, we proposes obstacle detection algorithm for unmanned aerial vehicles using stereoscopic vision. Depth of objects in the image could be calculated. There is also another important property of image captured by a stereo camera; if an object is at a certain position it will appear at a certain combination of location in images from left and right camera but not any other. This property can be used to detect obstacles by checking a number of sample point placed in a grid in front of the drone. For each point we then use the property stated above to check if locations in the image specified by the property matches. We have evaluated the effectiveness of this algorithm. This algorithm scored 17 out of 20 cases within acceptable time constraints, which demonstrated its worthiness for further developments.
机译:无人驾驶航空公司目前正在增加多种角色的广泛采用。 在本文中,我们提出了使用立体视觉的无人驾驶飞行器的障碍物检测算法。 可以计算图像中的对象的深度。 立体相机还有另一个重要的图像的图像; 如果对象处于某个位置,则将出现在左右相机的图像中的某个位置组合,但不是任何其他位置。 该属性可用于通过检查放置在无人机前面的网格中的一个样本点来检测障碍物。 对于每个点,我们将使用上面说明的属性来检查属性匹配指定的图像中的位置。 我们评估了该算法的有效性。 该算法在可接受的时间限制范围内排名为20个案例,这证明了其对进一步发展的价值。

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