Benyúló karos tartószerkezet alkalmazási lehetőségének vizsgálata a ZalaZONE tesztpályán kialakítandó percepciós szenzorrendszer vonatkozásában
Absztrakt
Az infrastruktúrára telepített szenzorok növelhetik az önvezetés biztonságát, de szél miatti rezgésük kalibrációs problémákat okozhat. A szerkezetek merevítése helyett szoftveres stabilizáció szükséges. A kutatás a hosszú távú rezgések hatását és kalibrációs modellezését vizsgálja, megoldási javaslatokat kínálva.
Hivatkozások
Zhang, Z. (2000). A flexible new technique for camera calibration. IEEE Transactions on pattern analysis and machine intelligence, 22(11), 1330-1334. DOI: https://doi.org/10.1109/34.888718
Krammer, „Providentia--A Large-Scale Sensor System for the Assistance of Autonomous Vehicles and Its Evaluation,” arXiv preprint arXiv:1906.06789, 2019. URL: https://arxiv.org/abs/1906.06789
Kumala, „NordicWay and Coop cellular C-ITS pilot projects first results,” 11th ITS European Congress: Delivering Future Cities Now, 2016. URL: https://cris.vtt.fi/en/publications/nordicway-and-coop-cellular-c-its-pilot-projects-first-results
R. Hartley, Multiple view geometry in computer vision, Cambridge: Cambridge university press, 2003. URL: https://www.r-5.org/files/books/computers/algo-list/image-processing/vision/Richard_Hartley_Andrew_Zisserman-Multiple_View_Geometry_in_Computer_Vision-EN.pdf
„OpenCV Documentation,” [Online]. URL: https://docs.opencv.org/3.4/d9/d0c/group__calib3d.html [Hozzáférés dátuma: 08 2024].
Chetverikov, „The trimmed iterative closest point algorithm,” in Internatio-nal Conference on Pattern Recognition, 2002. URL: https://ieeexplore.ieee.org/document/1047997. DOI: https://doi.org/10.1109/ICPR.2002.1047997
Zitkovic, „Efficient adaptive density estimation per image pixel for the task of background subtraction,” Pattern recognition letters, 2006. DOI: https://doi.org/10.1016/j.patrec.2005.11.005
Lowe, „Sift-the scale invariant feature transform,” Int. J, 2004. URL: https://pdfs.semanticscholar.org/19d1/c9a4546d840269ef534f6c1c8e3798ce81ac.pdf
Fischler, „Random sample consensus: a paradigm for model fitting with applications to image analysis and automated cartography,” 1981. Communications of the ACM, 24(6):381 – 395. DOI: https://doi.org/10.1145/358669.358692
A folyóirat a lapszámokban megjelent cikkek tartalmához azonnali, nyílt hozzáférést (OA - Open Access) biztosít azon az elven alapulva, hogy a kutatási eredmények nyilvánosság számára történő ingyenes elérhetővé tétele elősegíti a globális tudásmegosztást. Sem a szerzőknek, sem az olvasóknak nem kell nyílt hozzáférési díjat (APC) fizetniük, azaz a cikkek nem kereskedelmi céllal, változtatás és módosítás nélkül felhasználhatók.
A folyóiratban megjelent összes cikk CC-BY-NC-ND 4.0 licenc alapján használható.
