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MOBILE STEREO-MAPPER: A PORTABLE KIT FOR UNMANNED AERIAL VEHICLES

2012· article· en· W1986873435 sur OpenAlexafffund
Julien Li-Chee-Ming, Costas Armenakis, R. Lee

Notice bibliographique

Revue˜The œinternational archives of the photogrammetry, remote sensing and spatial information sciences/International archives of the photogrammetry, remote sensing and spatial information sciences · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueRobotics and Sensor-Based Localization
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaYork University
Mots-clésInertial measurement unitGlobal Positioning SystemMobile mappingComputer visionComputer scienceArtificial intelligencePhotogrammetryAccelerometerCompassCalibrationStereo cameraOrientation (vector space)Kalman filterCamera resectioningDigital cameraAttitude and heading reference systemInertial navigation systemRemote sensingPoint cloudGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract. A low-cost portable light-weight mobile stereo-mapping system (MSMS) is under development in the GeoICT Lab, Geomatics Engineering program at York University. The MSMS is designed for remote operation on board unmanned aerial vehicles (UAV) for navigation and rapid collection of 3D spatial data. Pose estimation of the camera sensors is based on single frequency RTK-GPS, loosely coupled in a Kalman filter with MEMS-based IMU. The attitude and heading reference system (AHRS) calculates orientation from the gyro data, aided by accelerometer and magnetometer data to compensate for gyro drift. Two low-cost consumer digital cameras are calibrated and time-synchronized with the GPS/IMU to provide direct georeferenced stereo vision, while a video camera is used for navigation. Object coordinates are determined using rigorous photogrammetric solutions supported by direct georefencing algorithms for accurate pose estimation of the camera sensors. Before the MSMS is considered operational its sensor components and the integrated system itself has to undergo a rigorous calibration process to determine systematic errors and biases and to determine the relative geometry of the sensors. In this paper, the methods and results for system calibration, including camera, boresight and leverarm calibrations are presented. An overall accuracy assessment of the calibrated system is given using a 3D test field.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,976
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,016
Tête enseignante GPT0,244
Écart entre enseignants0,228 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2012
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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