Autonome Mobile Systeme 2003: 18. Fachgespräch Karlsruhe, by Robert Cupec, Oliver Lorch, Günther Schmidt (auth.), Rüdiger PDF

By Robert Cupec, Oliver Lorch, Günther Schmidt (auth.), Rüdiger Dillmann, Heinz Wörn, Tilo Gockel (eds.)

ISBN-10: 3540201424

ISBN-13: 9783540201427

ISBN-10: 3642189865

ISBN-13: 9783642189869

Das 18. Fachgespräch "Autonome cellular Systeme (AMS 2003)" ist ein discussion board, in dem die neuesten Entwicklungen auf dem Gebiet wissenschaftlicher und industrieller autonomer Robotersysteme vorgestellt werden. Die Beiträge zu den Schwerpunkten Autonome Systeme im Straßenverkehr, Autonome und kooperative Systeme, Industrielle Systeme, Flug- und Unterwassersysteme, Bildverarbeitung, Planungsverfahren, Anwendungen und ihr Einsatz in Fertigung, carrier, Reinigung, leisure, Infotainment und Edutainment, sowie Verhaltensbasierte KI u.a. bilden den Inhalt dieses Bandes.

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New PDF release: Färberei und Zeugdruck: Die theoretischen Grundlagen

Ich habe als junger Kolorist stets vermiJ3t, dafi fUr mich kaum eine magazine lichkeit vorhanden warfare, mich tiber die Beziehungen von Farbstoffen zu den jeweiligen Substraten sowie den durch diese bedingten Vorgangen in Fiirberei und Zeugdruck zu informieren. Veroffentlichungen tiber die Geschichte und die Entwicklung der Farbetheorien gab es zwar, ich nenne hier nur das Werk von Z a c h a ria s "Die Theorie der Fiirbevorgange" 1908, dann die Arbeit von S c h w alb e "Neue Farbetheorien" 1904.

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The algorithm for extracting the salient points has the following main steps: 1. For each wavelet coefficient W j (b) find the child coefficient C (Wj (b)) which has the maximum value. 2. Track this child recursively down to the finer resolution. In our work the child can be found according to: C (Wj (b)) E {Wj - 1 (2b), Wj - 1 (2b + I)}. 3. At the finer resolution, set the saliency value to as folIows: n saliency =L [Ck(Wn(b))I· (6) k=l 4. Threshold the saliency image to extract the significant points.

Scan data enters the system as a list of points. The static map is an a-priori known collection of lines and points that correspond to immobile objects like walls and pillars. The serni-static map collects serni-static objects, it uses a sirnilar representation as the 23 static map but adds rectangles and composite features and checks for the location of features, whenever they are visible. The first step is scan alignment and data association based on raw data and the static and temporal maps.

References 1. Peter Biber and Wolfang Straßer. Solving the correspondence problem by finding unique features. In 16th International Conference on Vision Interface, 2003. 41 2. G. Van de Wouwer, S. Livens, P. Scheunders, and D. Van Dyck. Color texture classification by wavelet energy-correlation signatures. In Proc. Int. Conf. Computer Analysis and Image Processing, volume 1310, pages 327-334, 1997. 3. Pierre Lamon, IIIah Nourbakhsh, Bjorn Jensen, and Roland Siegwart. Deriving and matching image fingerprint sequences for mobile robot localization.

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