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1. Identificação
Tipo de ReferênciaArtigo em Evento (Conference Proceedings)
Sitemtc-m21c.sid.inpe.br
Código do Detentorisadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S
Identificador8JMKD3MGP3W34R/3RD34LE
Repositóriosid.inpe.br/mtc-m21c/2018/07.02.16.14   (acesso restrito)
Última Atualização2018:12.18.16.58.25 (UTC) simone
Repositório de Metadadossid.inpe.br/mtc-m21c/2018/07.02.16.14.01
Última Atualização dos Metadados2020:12.07.21.11.55 (UTC) administrator
Chave SecundáriaINPE--PRE/
Chave de CitaçãoFornariSantShig:2018:SeApAu
TítuloA self-adaptive approach for autonomous UAV navigation via computer vision
Ano2018
Data de Acesso03 maio 2024
Tipo SecundárioPRE CI
Número de Arquivos1
Tamanho473 KiB
2. Contextualização
Autor1 Fornari, Gabriel
2 Santiago Júnior, Valdivino Alexandre de
3 Shiguemori, Elcio
Identificador de Curriculo1
2 8JMKD3MGP5W/3C9JJB5
Grupo1 CAP-COMP-SESPG-INPE-MCTIC-GOV-BR
2 LABAC-COCTE-INPE-MCTIC-GOV-BR
Afiliação1 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
2 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
Endereço de e-Mail do Autor1 gabriel.fornari@inpe.br
2 valdivino.santiago@inpe.br
Nome do EventoInternational Conference on Computational Science and its Applications, 18 (ICCSA)
Localização do EventoMelbourne, Australia
Data02-05 July
Histórico (UTC)2018-07-02 16:14:12 :: simone -> administrator :: 2018
2018-07-03 11:43:11 :: administrator -> simone :: 2018
2018-12-18 16:58:25 :: simone -> administrator :: 2018
2020-12-07 21:11:55 :: administrator -> simone :: 2018
3. Conteúdo e estrutura
É a matriz ou uma cópia?é a matriz
Estágio do Conteúdoconcluido
Transferível1
Tipo do ConteúdoExternal Contribution
Tipo de Versãopublisher
Palavras-ChaveUnmanned Aerial Vehicles
Computer vision Autonomous navigation
Self-adaptive
ResumoIn autonomous Unmanned Aerial Vehicles (UAVs), the vehicle should be able to manage itself without the control of a human. In these cases, it is crucial to have a safe and accurate method for estimating the position of the vehicle. Although GPS is commonly employed in this task, it is susceptible to failures by different means, such as when a GPS signal is blocked by the environment or by malicious attacks. Aiming to fill this gap, new alternative methodologies are arising such as the ones based on computer vision. This work aims to contribute to the process of autonomous navigation of UAVs using computer vision. Thus, it is presented a self-adaptive approach for position estimation able to change its own configuration for increasing its performance. Results show that an Artificial Neural Network (ANN) presented the best performance as an edge detector for pictures with buildings or roads and the Canny extractor was better at smooth surfaces. Moreover, our selfadaptive approach as a whole shows gain up to 15% if compared with non-adaptive methodologies.
ÁreaCOMP
Arranjo 1urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção anterior à 2021 > LABAC > A self-adaptive approach...
Arranjo 2urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção pgr ATUAIS > CAP > A self-adaptive approach...
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Conteúdo da Pasta agreement
agreement.html 02/07/2018 13:14 1.0 KiB 
4. Condições de acesso e uso
Idiomaen
Grupo de Usuáriossimone
Grupo de Leitoresadministrator
simone
Visibilidadeshown
Permissão de Leituradeny from all and allow from 150.163
Permissão de Atualizaçãonão transferida
5. Fontes relacionadas
Vinculação8JMKD3MGP3W34P/3LHFT8S
Repositório Espelhourlib.net/www/2017/11.22.19.04.03
Unidades Imediatamente Superiores8JMKD3MGPCW/3ESGTTP
8JMKD3MGPCW/3F2PHGS
Lista de Itens Citandosid.inpe.br/mtc-m21/2012/07.13.15.01.24 1
Acervo Hospedeirourlib.net/www/2017/11.22.19.04
6. Notas
Campos Vaziosarchivingpolicy archivist booktitle callnumber copyholder copyright creatorhistory descriptionlevel dissemination doi e-mailaddress edition editor format isbn issn label lineage mark nextedition notes numberofvolumes orcid organization pages parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress project publisher publisheraddress rightsholder schedulinginformation secondarydate secondarymark serieseditor session shorttitle sponsor subject targetfile tertiarytype type url volume
7. Controle da descrição
e-Mail (login)simone
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