Abstract-I detta dokument presenteras en homography-baserad metod för att bestämma markplanet med hjälp av bildpar. Vår strategi är unik genom att den använder en modifierad förväntan Maximering algoritm för att kluster pixlar på bilder som tillhör en av två möjliga klasser: mark och icke-jordiska pixlar. Denna klassificering är mycket användbar i mobil robot navigering eftersom, genom att segmentera ut markplanet, vi är kvar med alla möjliga objekt på scenen, som sedan kan användas för att genomföra många mobila robot navigationsalgoritmer såsom hinder undvikande, vägplanering, målföljande, landmärke upptäckt, etc. Speciellt visar vi nyttan och robustheten av vår strategi genom att tillämpa den på ett mål som följer algoritmen. Som resultatavsnittet visar uppnår den föreslagna algoritmen för markplansdetektering en nästan perfekt detektionshastighet (över 99 %) trots det relativt högre antalet fel i pixelkorrespondens från den funktionsmatchande algoritm som används: SIFT.
Conrad och Al. REF använde en SIFT-funktionsspårning och homography-baserad modifierad förväntan maximisering algoritm till kluster pixlar som tillhör en av två möjliga klasser: mark eller nonground.
Homography-based ground plane detection for mobile robot navigation using a Modified EM algorithm
{'venue': '2010 IEEE International Conference on Robotics and Automation', 'journal': '2010 IEEE International Conference on Robotics and Automation', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}