Abstract-För en flygrobot, uppfatta och undvika hinder är nödvändiga färdigheter för att fungera självständigt i en belamrad okänd miljö. I detta arbete använder vi en enda bild fångad från den inbyggda kameran som ingång, producerar hinder klassificeringar, och använder dem för att välja en undanmanöver. Vi presenterar en Markov Random Field-baserad metod som modellerar hindren som en funktion av visuella funktioner och icke-lokala beroenden i angränsande regioner av bilden. Vi utför effektiv slutledning med hjälp av ny låg effekt parallell neuromorfisk hårdvara, där tro spridning uppdateringar görs med hjälp av läckande integrera och eld neuroner parallellt, samtidigt konsumera mindre än 1 W av makt. I robotexperiment utomhus kunde vår algoritm konsekvent producera rena, exakta hinderkartor som gjorde det möjligt för vår robot att undvika en mängd olika hinder, inklusive träd, stolpar och staket.
Lenz m.fl. REF använder en enda bild fångad från den inbyggda kameran som ingång, producera hinder klassificeringar, och använda dem för att välja en undanmanöver.
Low-power parallel algorithms for single image based obstacle avoidance in aerial robots
{'venue': '2012 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems', 'journal': '2012 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}