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연구보고서
저자정보
Masataka SUZUKI (Meiji University) Eisuke TERADA (Meiji University) Teppei SAITOH (Meiji University) Yoji KURODA (Meiji University)
저널정보
대한전자공학회 대한전자공학회 기타 간행물 Korea-Japan Joint Workshop on Frontiers of Computer Vision (FCV) 2010
발행연도
2010.2
수록면
153 - 158 (6page)

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This paper describes a far-range visual map building and traversability analysis using geometrical information and image appearance, which are observed by a stereo camera, for autonomous mobile robots. In this research, long-range polar map that has multiple resolution of the radius direction is introduced, in order to use far area of terrain classification data effectively that has an huge error that grows quadratically with range. The traversability analyzing approach that reduces the influence of observation noise and a classification error is proposed. In this approach, texture information is classified into traversable or not by Support Vector Machine to analyze from near to far area of traversability. Predictive probability of classification is calculated to reduce failure of terrain classification and traversability analysis. Simultaneously, accurate analysis of traversability near a robot is accomplished by estimating planes of each grid from point cloud. Finaly, our system was experimented in outdoor environment.

목차

Abstract
1. Introduction
2. Stereo Camera & Map Building
3. Terrain Analysis by Point Cloud
4. Terrain Classification by SVM
5. Experiments
6. Conclusion
References

참고문헌 (0)

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