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Quantifying Feature Association Error in Camera-based Positioning

Zhu, Chen und Joerger, Mathieu und Meurer, Michael (2020) Quantifying Feature Association Error in Camera-based Positioning. In: 2020 IEEE/ION Position, Location and Navigation Symposium, PLANS 2020. IEEE/ION Position Location and Navigation Symposium 2020, 2020-04-20 - 2020-04-23, USA. doi: 10.1109/plans46316.2020.9109919. ISBN 978-172810244-3. ISSN 2153-3598.

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Kurzfassung

Camera-based visual navigation techniques can provide six degrees-of-freedom estimates of position and orientation (or pose), and can be implemented at low cost in applications including autonomous driving, indoor positioning, and drone landing. However, feature matching errors may occur when associating measured features in camera images with mapped features in a landmark database, especially when repetitive patterns are in view. A typical example of repetitive patterns is that of regularly spaced windows on building walls. Quantifying the data association risk and its impact on navigation system integrity is essential in safety critical applications. But, literature on vision-based navigation integrity is sparse. This work aims at quantifying and bounding the integrity risk caused by incorrect associations in visual navigation using extended Kalman filters.

elib-URL des Eintrags:https://elib.dlr.de/135250/
Dokumentart:Konferenzbeitrag (Vortrag)
Titel:Quantifying Feature Association Error in Camera-based Positioning
Autoren:
AutorenInstitution oder E-Mail-AdresseAutoren-ORCID-iDORCID Put Code
Zhu, ChenChen.Zhu (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0002-4320-4826NICHT SPEZIFIZIERT
Joerger, Mathieujoerger (at) vt.eduNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Meurer, MichaelMichael.Meurer (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0001-7465-6705NICHT SPEZIFIZIERT
Datum:2020
Erschienen in:2020 IEEE/ION Position, Location and Navigation Symposium, PLANS 2020
Referierte Publikation:Ja
Open Access:Ja
Gold Open Access:Nein
In SCOPUS:Ja
In ISI Web of Science:Nein
DOI:10.1109/plans46316.2020.9109919
ISSN:2153-3598
ISBN:978-172810244-3
Status:veröffentlicht
Stichwörter:visual navigation; feature association; error quantification; integrity; feature matching error; EKF
Veranstaltungstitel:IEEE/ION Position Location and Navigation Symposium 2020
Veranstaltungsort:USA
Veranstaltungsart:internationale Konferenz
Veranstaltungsbeginn:20 April 2020
Veranstaltungsende:23 April 2020
HGF - Forschungsbereich:Luftfahrt, Raumfahrt und Verkehr
HGF - Programm:Luftfahrt
HGF - Programmthema:Luftverkehrsmanagement und Flugbetrieb
DLR - Schwerpunkt:Luftfahrt
DLR - Forschungsgebiet:L AO - Air Traffic Management and Operation
DLR - Teilgebiet (Projekt, Vorhaben):L - Kommunikation, Navigation und Überwachung (alt)
Standort: Oberpfaffenhofen
Institute & Einrichtungen:Institut für Kommunikation und Navigation > Navigation
Hinterlegt von: Zhu, Chen
Hinterlegt am:10 Jun 2020 18:52
Letzte Änderung:07 Jun 2024 11:23

Verfügbare Versionen dieses Eintrags

  • Quantifying Feature Association Error in Camera-based Positioning. (deposited 10 Jun 2020 18:52) [Gegenwärtig angezeigt]

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