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By Andreas Koch, Adam Berthelot, Bernd Eckstein, Oliver Zweigle, Kai Häussermann (auth.), Rüdiger Dillmann, Jürgen Beyerer, Christoph Stiller, J. Marius Zöllner, Tobias Gindele (eds.)

Das 21. Fachgespräch Autonome cellular Systeme (AMS 2009) ist ein discussion board, das Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftlern aus Forschung und Industrie, die auf dem Gebiet der autonomen mobilen Systeme arbeiten, eine foundation für den Gedankenaustausch bietet und wissenschaftliche Diskussionen sowie Kooperationen auf diesem Forschungsgebiet fördert bzw. initiiert. Inhaltlich finden sich ausgewählte Beiträge zu den Themen Humanoide Roboter und Flugmaschinen, Perzeption und Sensorik, Kartierung und Lokalisation, Regelung, Navigation, Lernverfahren, Systemarchitekturen sowie der Anwendung von autonomen mobilen Systemen.

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In IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems, 2006. Stereo-Based vs. Monocular 6-DoF Pose Estimation Using Point Features: A Quantitative Comparison Pedram Azad, Tamim Asfour, R¨ udiger Dillmann Institute for Anthropomatics, University of Karlsruhe, Germany Abstract. In the recent past, object recognition and localization based on correspondences of local point features in 2D views has become very popular in the robotics community. For grasping and manipulation with robotic systems, in addition accurate 6-DoF pose estimation of the object of interest is necessary.

However, during the field trials it became apparent that many obstacles are very difficult to recognize. Some obstacles are mainly located above the plane that is covered by the laser range finder. Also small obstacles are difficult to perceive since they lie below the laser range finder and can hardly be seen by the sonar sensors, due to their diffuse characteristics and low precision. Therefore, it turned out to be necessary to use additional methods for robust and reliable obstacle detection. Vision-based approaches are suitable for this purpose since they provide a large field of view and supply a large amount of information about the structure of the local surroundings.

Zisserman. Multiple View Geometry in Computer Vision. Cambridge University Press, ISBN: 0-521-54051-8, second edition, 2006. 14. H. Hirschmüller, P. Innocent, and J. Garibaldi. Real-Time Correlation-Based Stereo Vision with Reduced Border Errors. International Journal of Computer Vision, 47:229–246, 2002. 15. W. M. Gavrila. Real-time dense stereo for intelligent vehicles. In IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems, 2006. Stereo-Based vs. Monocular 6-DoF Pose Estimation Using Point Features: A Quantitative Comparison Pedram Azad, Tamim Asfour, R¨ udiger Dillmann Institute for Anthropomatics, University of Karlsruhe, Germany Abstract.

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