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Study on Estimation and Localization Based on Computer Vision

机译:基于计算机视觉的估计与定位研究

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摘要

Unmanned aerial vehicles normally rely on GPS to provide pose information for navigation. In this work,we examine stereo visual odometry (SVO) as an alternative pose estimation method for situations in which GPS in unavailable. SVO is an incremental procedure that determines ego-motion by identifying and tracking visual landmarks in the environment.,using cameras lviounted on-board the chile. We prosent expetiments demonsing how SVC performance varies with camera pointing angle,for a robotic helicopter platform. Our results show that an oblique camera pointing angle produces better motion estimates than a nadir view angle,and that reliable navigation over distances of more than 200 meters is possible using visual information alone.
机译:无人飞行器通常依靠GPS提供姿态信息以进行导航。在这项工作中,我们研究了立体视觉测距法(SVO),作为无法使用GPS的情况下的另一种姿态估计方法。 SVO是一种增量过程,通过使用辣椒上搭载的摄像头,通过识别和跟踪环境中的视觉界标来确定自我运动。我们提供了针对机器人直升机平台的演示,演示了SVC性能如何随相机指向角度而变化。我们的结果表明,倾斜的相机指向角比最低角度可以产生更好的运动估计,并且仅使用视觉信息就可以在200米以上的距离上进行可靠的导航。

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