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2005 | OriginalPaper | Buchkapitel

6D-Vision: Fusion of Stereo and Motion for Robust Environment Perception

verfasst von : Uwe Franke, Clemens Rabe, Hernán Badino, Stefan Gehrig

Erschienen in: Pattern Recognition

Verlag: Springer Berlin Heidelberg

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Obstacle avoidance is one of the most important challenges for mobile robots as well as future vision based driver assistance systems. This task requires a precise extraction of depth and the robust and fast detection of moving objects. In order to reach these goals, this paper considers vision as a process in space and time. It presents a powerful fusion of depth and motion information for image sequences taken from a moving observer. 3D-position and 3D-motion for a large number of image points are estimated simultaneously by means of Kalman-Filters. There is no need of prior error-prone segmentation. Thus, one gets a rich 6D representation that allows the detection of moving obstacles even in the presence of partial occlusion of foreground or background.

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Metadaten
Titel
6D-Vision: Fusion of Stereo and Motion for Robust Environment Perception
verfasst von
Uwe Franke
Clemens Rabe
Hernán Badino
Stefan Gehrig
Copyright-Jahr
2005
Verlag
Springer Berlin Heidelberg
DOI
https://doi.org/10.1007/11550518_27