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Image-Based Visual Perception and Representation for Collision Avoidance

机译：基于图像的视觉感知和表示，可避免碰撞

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We present a novel on-board perception system for collision avoidance by micro air vehicles (MAV). An egocentric cylindrical representation is utilized to model the world using forward-looking stereo vision. This efficient representation enables a 360° field of regard, as the vehicle moves around and disparity maps are fused temporally on the cylindrical map. For this purpose, we developed a new Gaussian Mixture Models-based disparity image fusion algorithm, with an extension to handle independently moving objects (IMO). The extension improves scene models in case of moving objects, where standard temporal fusion approaches cannot detect movers and introduce errors in world models due to the common static scene assumption. The on-board implementation of the vision pipeline provides disparity maps on a 360° egocentric cylindrical surface at 10 Hz. The perception output is used in our system by real-time motion planning with collision avoidance on the MAV.
机译：我们提出了一种新型的车载感知系统，用于通过微型飞行器（MAV）避免碰撞。以自我为中心的圆柱表示法可使用前瞻性立体视觉对世界进行建模。当车辆四处行驶并且视差图在时间上融合在圆柱图上时，这种有效的表示可以实现360°视场。为此，我们开发了一种新的基于高斯混合模型的视差图像融合算法，并具有扩展功能以处理独立移动的对象（IMO）。该扩展改进了运动对象的场景模型，在这种情况下，标准的时间融合方法无法检测到运动者，并且由于常见的静态场景假设而无法在世界模型中引入错误。视觉管线的机载实现在10 Hz的360°偏心圆柱面上提供视差图。感知输出在我们的系统中通过实时运动计划在MAV上避免碰撞来使用。

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