Abstract-Obstacle undvikande är önskvärt för lätta mikroantenn fordon och är ett utmanande problem eftersom nyttolast begränsningar endast tillåter monokulära kameror och hinder inte kan observeras direkt. Djupet kan dock härledas utifrån olika signaler i bilden. Tidigare arbete har undersökt optiskt flöde och perspektiv, men dessa metoder kan inte hantera frontala hinder väl. I detta dokument undersöker vi problemet med att upptäcka hinder framför fordonet. Vi utvecklade en metod för att upptäcka ändringar i relativ storlek av bildlappar som kan upptäcka storleksförändringar i frånvaro av optiskt flöde. Metoden använder SURF-funktionsmatcher i kombination med mallmatchning för att jämföra relativa hinderstorlekar med olika bildavstånd. Vi presenterar resultat från vår algoritm i autonoma flygtester på en liten fyrhörning. Vi kan upptäcka hinder med en frameto-frame-förstoring på 120% med stort förtroende och bekräftade vår algoritm i 20 lyckade flygexperiment. I framtiden kommer vi att förbättra styralgoritmerna för att undvika mer komplicerade hinderkonfigurationer.
REF upptäcker hinder genom att övervaka deras relativa storleksförändring mellan olika ramar.
First results in detecting and avoiding frontal obstacles from a monocular camera for micro unmanned aerial vehicles
{'venue': '2013 IEEE International Conference on Robotics and Automation', 'journal': '2013 IEEE International Conference on Robotics and Automation', 'mag_field_of_study': ['Engineering', 'Computer Science']}