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Erschienen in:
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2018 | OriginalPaper | Buchkapitel

Feature-Based Monocular Real-Time Localization for UAVs in Indoor Environment

verfasst von : Yu Zhang, Zhihao Cai, Jiang Zhao, Zhenxing You, Yingxun Wang

Erschienen in: Proceedings of 2017 Chinese Intelligent Automation Conference

Verlag: Springer Singapore

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Abstract

A real-time localization method based on monocular is proposed for unmanned aerial vehicles (UAVs) navigation in the indoor environment. ORB features are used to speed up the feature detection and feature matching is made more accurate by applying random sampling consensus strategies. We take advantage of g2o (General Graphic Optimization) to realize the bundle adjustment and thus improve the precision of motion estimation. To reduce the drift of estimated trajectory to a certain extent, a map based algorithm is adopted instead of the traditional pairwise visual odometry. Finally, the effectiveness of the algorithm is verified by the dataset, and several experiments have been performed in indoor environment to evaluate the performance of the algorithm.

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Literatur
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Scaramuzza D, Fraundorfer F (2011) Visual odometry: part i: the first 30 years and fundamentals. IEEE Robot Autom Mag 18:80
Metadaten
Titel
Feature-Based Monocular Real-Time Localization for UAVs in Indoor Environment
verfasst von
Yu Zhang
Zhihao Cai
Jiang Zhao
Zhenxing You
Yingxun Wang
Copyright-Jahr
2018
Verlag
Springer Singapore
Buch
Proceedings of 2017 Chinese Intelligent Automation Conference

Print ISBN: 978-981-10-6444-9

Electronic ISBN: 978-981-10-6445-6

Copyright-Jahr: 2018

DOI
https://doi.org/10.1007/978-981-10-6445-6_39

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    Bildnachweise