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V-disparity Based UGV Obstacle Detection in Rough Outdoor Terrain
  • ISSN号:0254-4156
  • 期刊名称:《自动化学报》
  • 时间:0
  • 分类:TP391.41[自动化与计算机技术—计算机应用技术;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构:[1]State Key Laboratory of Robotics, Shenyang Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences, Shenyang 110016 P.R. China, [2]Graduate University of Chinese Academy of Sciences, Beijing 100049, P. R. China
  • 相关基金:Supported by National Natural Science Foundation of China(60835004 60871078)
中文摘要:

这份报纸为无人的地面基于立体声视觉论述一个快障碍察觉系统在未组织的环境的车辆(UGV ) 航行。以便使 UGV 能适应到更复杂的地面,我们从 V 不同图象建议主要地面不同(MGD ) 的一个新评价方法。由把 MGD 的不同与本地 3D 重建作比较,然后,发现并且本地化障碍的一个 coarse-to-fine 方法在报纸被介绍。障碍察觉系统在一些室外的未组织的环境在我们的 UGV 平台上实际上被测试。试验性的结果验证我们的系统的功效。

英文摘要:

This paper presents a fast obstacle detection system based on stereo vision for unmanned ground vehicle (UGV) navigation in unstructured environment.In order to make the UGV adaptable to more complex terrains,we propose a new estimation method of the main ground disparity (MGD) from the V-disparity images.Then,by comparing the disparity of the MGD with local 3D reconstruction,a coarse-to-fine method to find and localize obstacles is introduced in the paper.The obstacle detection system is tested practically on our UGV platform in some outdoor unstructured environments.The experimental results validate the effcacy of our system.

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期刊信息
  • 《自动化学报》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:中国科学院
  • 主办单位:中国自动化学会 中国科学院自动化研究所
  • 主编:王飞跃
  • 地址:北京东黄城根北街16号
  • 邮编:100717
  • 邮箱:aas@ia.ac.cn
  • 电话:010-64019820
  • 国际标准刊号:ISSN:0254-4156
  • 国内统一刊号:ISSN:11-2109/TP
  • 邮发代号:2-180
  • 获奖情况:
  • 1997年获全国优秀期刊奖,1985、1990、1996、2000年获中国科学院优秀期刊二等奖,2002年获国家期刊奖
  • 国内外数据库收录:
  • 美国数学评论(网络版),德国数学文摘,荷兰文摘与引文数据库,美国工程索引,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:27550