Show simple item record

dc.contributor.authorKırcalı, Doğanen_US
dc.contributor.authorTek, Faik Borayen_US
dc.contributor.authorİyidir, İbrahim Kamilen_US
dc.date.accessioned2015-07-14T23:46:49Z
dc.date.available2015-07-14T23:46:49Z
dc.date.issued2013-06-13
dc.identifier.citationKırcalı, D., Tek, F. B. & İyidir, İ. K. (2013). Ground plane detection using kinect sensor. Paper presented at the 2013 21st Signal Processing and Communications Applications Conference (SIU), 1-4. doi:10.1109/SIU.2013.6531356en_US
dc.identifier.isbn9781467355636
dc.identifier.isbn9781467355629
dc.identifier.isbn9781467355612
dc.identifier.issn2165-0608
dc.identifier.otherWOS:000325005300196
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/11729/606
dc.identifier.urihttp://dx.doi.org/10.1109/SIU.2013.6531356
dc.description.abstractGörüntü işleme tabanlı mobil robotların başarılı navigasyonu için zemin düzlemi algılama esastır. Bu bildiride Kinect derinlik sensöründen elde edilen derinlik bilgisine dayalı yeni ve gürbüz bir zemin düzlemi algılama algoritması önerilmektedir. Literatürdeki benzer yöntemlerin aksine, zemin düzleminin sahnedeki en büyük alan olduğunu varsayılmamaktadır. Yöntemimiz sensörün yeri görüş açısının sabit olduğu veya değişken olabileceği iki farklı durum için iki değişik algoritma halinde sunulmaktadır. Yaptığımız deneylerde her iki durum için önerdiğimiz algoritmaların oldukça başarılı olduğu gösterilmektedir.en_US
dc.description.abstractGround plane detection is essential for successful navigation of vision based mobile robots. We introduce a novel and robust ground plane detection algorithm using depth information acquired by a Kinect sensor. Unlike similar methods from the literature, we do not assume that the ground plane covers the largest area in the scene. Furthermore our algorithm handles two different conditions: fixed and changing view angle of the sensor. We show that the algorithm is robust if the view angle is fixed whereas an additional procedure handles different view angles satisfactorily.en_US
dc.language.isoturen_US
dc.publisherIEEEen_US
dc.relation.isversionof10.1109/SIU.2013.6531356
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccessen_US
dc.subjectDerinlik haritasıen_US
dc.subjectEngel algılamaen_US
dc.subjectMicrosoft Kinecten_US
dc.subjectOtonom robot navigasyonuen_US
dc.subjectZemin düzlemi algılamaen_US
dc.subjectAutonomous robot navigationen_US
dc.subjectCamerasen_US
dc.subjectDepth informationen_US
dc.subjectDepth mapen_US
dc.subjectGround plane detectionen_US
dc.subjectHistogramsen_US
dc.subjectKinect sensoren_US
dc.subjectMobile robotsen_US
dc.subjectNavigationen_US
dc.subjectObstacle detectionen_US
dc.subjectRobot kinematicsen_US
dc.subjectRobot sensing systemsen_US
dc.subjectRobot visionen_US
dc.subjectRobustnessen_US
dc.subjectVision based mobile robotsen_US
dc.titleMicrosoft Kinect Sensörü kullanarak zemin düzlemi algılamaen_US
dc.title.alternativeGround plane detection using Kinect Sensoren_US
dc.typeconferenceObjecten_US
dc.description.versionPublisher's Versionen_US
dc.description.versionAuthor Post Printen_US
dc.relation.journal2013 21st Signal Processing and Communications Applications Conference (SIU)en_US
dc.contributor.departmentIşık Üniversitesi, Mühendislik Fakültesi, Bilgisayar Mühendisliği Bölümüen_US
dc.contributor.departmentIşık University, Faculty of Engineering, Department of Computer Engineeringen_US
dc.contributor.authorID0000-0001-7723-3732
dc.contributor.authorID0000-0002-8649-6013
dc.identifier.startpage1
dc.identifier.endpage4
dc.peerreviewedYesen_US
dc.publicationstatusPublisheden_US
dc.relation.publicationcategoryKonferans Öğesi - Uluslararası - Kurum Öğretim Elemanıen_US
dc.contributor.institutionauthorKırcalı, Doğanen_US
dc.contributor.institutionauthorTek, Faik Borayen_US
dc.contributor.institutionauthorİyidir, İbrahim Kamilen_US


Files in this item

Thumbnail
Thumbnail

This item appears in the following Collection(s)

Show simple item record