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Spatio-temporal prediction of collision candidates for static and dynamic objects in monocular image sequences

Schaub, Alexander und Burschka, Darius (2013) Spatio-temporal prediction of collision candidates for static and dynamic objects in monocular image sequences. Intelligent Vehicles Symposium (IV), 2013 IEEE, 2013-06-23 - 2013-06-26, Gold Coast Australien. doi: 10.1109/IVS.2013.6629605. ISBN 978-1-4673-2754-1. ISSN 1931-0587.

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2MB

Kurzfassung

This paper presents a novel approach for reactive obstacle avoidance for static and dynamic objects using monocular image sequences. A sparse motion field is calculated by tracking point features using the Kanade-Lucas-Tomasi method. The rotational component of this sparse optical flow due to ego motion of the camera is compensated using motion parameters estimated directly from the images. A robust method for detection of static and dynamic objects in the scene is applied to identify collision candidates. The approach operates entirely in the image space of a monocular camera and does not require any extrinsic information about the configuration of the sensor or speed of the camera. The system prioritizes the detected collision candidates by their time to collision. Additionally, the spatial distribution of the candidates is calculated for non-degenerated conditions. We present the mathematical framework and the experimental validation of the suggested approach on simulated and real-world data.

elib-URL des Eintrags:https://elib.dlr.de/85482/
Dokumentart:Konferenzbeitrag (Poster)
Titel:Spatio-temporal prediction of collision candidates for static and dynamic objects in monocular image sequences
Autoren:
AutorenInstitution oder E-Mail-AdresseAutoren-ORCID-iDORCID Put Code
Schaub, Alexanderalexander.schaub (at) dlr.deNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Burschka, Dariusburschka (at) cs.tum.deNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Datum:Juni 2013
Referierte Publikation:Ja
Open Access:Nein
Gold Open Access:Nein
In SCOPUS:Nein
In ISI Web of Science:Nein
DOI:10.1109/IVS.2013.6629605
Seitenbereich:Seiten 1052-1058
ISSN:1931-0587
ISBN:978-1-4673-2754-1
Status:veröffentlicht
Stichwörter:collision avoidance; image motion analysis; image sensors; image sequences; mobile robots; parameter estimation; remotely operated vehicles; robot vision; Kanade-Lucas-Tomasi method; camera ego motion; collision candidates spatio-temporal prediction; dynamic objects; monocular camera; monocular image sequences; motion parameters estimation; reactive obstacle avoidance; sparse motion field; sparse optical flow; static objects; Adaptive optics; Cameras;Collision avoidance; Optical imaging; Optical sensors; Robot sensing systems;
Veranstaltungstitel:Intelligent Vehicles Symposium (IV), 2013 IEEE
Veranstaltungsort:Gold Coast Australien
Veranstaltungsart:internationale Konferenz
Veranstaltungsbeginn:23 Juni 2013
Veranstaltungsende:26 Juni 2013
HGF - Forschungsbereich:Luftfahrt, Raumfahrt und Verkehr
HGF - Programm:Raumfahrt
HGF - Programmthema:Technik für Raumfahrtsysteme
DLR - Schwerpunkt:Raumfahrt
DLR - Forschungsgebiet:R SY - Technik für Raumfahrtsysteme
DLR - Teilgebiet (Projekt, Vorhaben):R - Projekt RMC - Aufbau (alt)
Standort: Oberpfaffenhofen
Institute & Einrichtungen:Institut für Systemdynamik und Regelungstechnik > Fahrzeug-Systemdynamik
Hinterlegt von: Schaub, Alexander
Hinterlegt am:22 Nov 2013 10:27
Letzte Änderung:07 Jun 2024 11:10

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