Motion Vision: Design of Compact Motion Sensing Solutions for Navigation of Autonomous Systems
Idioma: inglés
Editorial: Institution Of Engineering & Technology Apr 2005, 2005
- Tapa dura
- Nuevo
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Neuware - Segmenting the environment surrounding an autonomous vehicle into coherently moving regions is a vital first step towards intelligent autonomous navigation. Without this temporal information, navigation becomes a simple obstacle avoidance scheme that is inappropriate in highly dynamic environments such as roadways and places where many people congregate. The book begins by looking at the problem of motion estimation from biological, algorithmic and digital perspectives. It goes on to describe an algorithm that fits with the motion processing model, and hardware and software constraints. This algorithm is based on the optical flow constraint equation and introduces range information to resolve the depth-velocity ambiguity, which is critical for autonomous navigation. Finally, implementation of the algorithm in digital hardware is described in detail, covering both the initial motion processing model and the chosen hardware platforms, and the global functional structure of the system.…
N° de ref. del artículo 9780863414534
- Título
- Motion Vision: Design of Compact Motion Sensing Solutions for Navigation of Autonomous Systems
- Autor
- J. Kolodko
- Editorial
- Institution Of Engineering & Technology Apr 2005
- Año de publicación
- 2005
- Estado
- Neu
- Encuadernación
- Buch
- Idioma
- inglés
- ISBN 10
- 0863414532
- ISBN 13
- 9780863414534
- Peso del artículo
- 853 gramos
- Dimensiones
- 240x161x29 mm
Segmenting the environment surrounding an autonomous vehicle into coherently moving regions is a vital first step towards intelligent autonomous navigation. Without this temporal information, navigation becomes a simple obstacle avoidance scheme that is inappropriate in highly dynamic environments such as roadways and places where many people congregate.
The book begins by looking at the problem of motion estimation from biological, algorithmic and digital perspectives. It goes on to describe an algorithm that fits with the motion processing model, and hardware and software constraints. This algorithm is based on the optical flow constraint equation and introduces range information to resolve the depth-velocity ambiguity, which is critical for autonomous navigation. Finally, implementation of the algorithm in digital hardware is described in detail, covering both the initial motion processing model and the chosen hardware platforms, and the global functional structure of the system.
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Acerca del autor
J. Kolodko currently works at the Intelligent Control Systems Laboratory, the Institute for Integrated and Intelligent Systems, Griffith University, Brisbane, Australia.
L. Vlacic currently works at the Intelligent Control Systems Laboratory, the Institute for Integrated and Intelligent Systems, Griffith University, Brisbane, Australia.
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