Abstract-Micro Aerial Vehicles (MAV) är mycket lämpliga för att flyga i inomhusmiljöer, men autonom navigering är utmanande på grund av deras strikta hårdvarubegränsningar. Detta dokument presenterar en mycket effektiv datorseende algoritm som kallas Edge-FS för bestämning av hastighet och djup. Den körs vid 20 Hz på en 4 g stereokamera med en inbyggd STM32F4-mikroprocessor (168 MHz, 192 kB) och använder kantfördelning för att beräkna optiskt flöde och stereoskillnader. De stereobaserade avståndsberäkningarna används för att skala det optiska flödet för att hämta drönarens hastighet. Hastighets- och djupmätningarna används för helt autonom flygning av en 40 g fickdrönare som endast förlitar sig på fordonssensorer. Denna metod gör det möjligt för MAV att styra sin hastighet och undvika hinder.
I REF utvecklade författarna en 4 g stereokamera och föreslog en hastighetsberäkningsalgoritm som kunde köras på MCU ombord en 40 g flygande robot.
Efficient Optical flow and Stereo Vision for Velocity Estimation and Obstacle Avoidance on an Autonomous Pocket Drone
{'venue': 'IEEE Robotics and Automation Letters, 2017, 2, 1070-1076', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Engineering', 'Computer Science']}