Zusammenfassung
Dieser Beitrag stellt eine Architektur vor, die kollisionsvermeidende Roboternavigation auf Basis monokularer visueller Information in In- door-Umgebungen ermöglicht. Dies gelingt durch neuronale Verknüpfung von Bildmerkmalen mit Tiefeninformation, die sich ebenfalls aus dem visuellen Da-tenstrom extrahieren läßt. Basierend auf einem ersten Ansatz, der eine Segmen-tierung von Kamerabildern in Hindernis und befahrbaren Untergrund ausschließlich mit Hilfe geeignet trainierter Neuronaler Gase durchführt, wird ein weiterführender Ansatz vorgestellt, der verschiedene Segmentationsverfahren zu einem stabilen Gesamtergebnis verarbeitet. Die Leistungsfähigkeit des Verfahrens wird dargestellt, Probleme im realen Einsatz werden beschrieben und entsprechende Lösungsansätze aufgezeigt.
Die Arbeiten sind Teil des vom Thüringer Ministerium für Wissenschaft, Forschung und Kultur (TMWFK)geförderten Projektes GESTIK.
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© 1999 Springer-Verlag Berlin Heidelberg
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Krabbes, M., Weber, S., Stephan, V., Böhme, HJ., Groß, HM. (1999). Monokulare visuelle Hinderisdetektion auf Basis merkmalsbasierter Bildsegmentierung. In: Wörn, H., Dillmann, R., Henrich, D. (eds) Autonome Mobile Systeme 1998. Informatik aktuell. Springer, Berlin, Heidelberg. https://doi.org/10.1007/978-3-642-60043-2_11
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Publisher Name: Springer, Berlin, Heidelberg
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