Abstract-Small hinder i storleksordningen 0,5 − 3 cm och homogena scener utgör ofta ett problem för inomhus mobila robotar. Dessa hinder kan inte tydligt särskiljas ens med toppmoderna djupgivare eller laserområdessökare med hjälp av befintliga visionsbaserade algoritmer. Med tillkomsten av sofistikerade bildbehandlingsalgoritmer som SLIC [1] och LSD [9], är det möjligt att extrahera rik information från en bild som ledde oss att utveckla en ny arkitektur för att upptäcka mycket små hinder på golvet med hjälp av en monokulär kamera. Denna information bearbetas vidare med hjälp av en Markov Random Field-baserad graf skär formalism som exakt segmenterar golvet och upptäcker hinder som är extremt låga. Vi visar robust och exakt hinderdetektering och golvsegmentering i olika miljöer över ett stort antal objekt som finns inomhus. I vårt fall är låga liggande hinder, förändrade golvmönster och extremt homogena miljöer ordentligt klassificerade vilket leder till en drastisk minskning av antalet hinder som inte kan klassificeras av befintliga robotiska visionalgoritmer.
Metoden för Kumar et al. I REF formuleras problemet med att upptäcka hinder som ett slumpmässigt fält i Markov (MRF).
Markov Random Field based small obstacle discovery over images
{'venue': '2014 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA)', 'journal': '2014 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA)', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}