Specialized Hardware for Real-Time Navigation (Articolo in rivista)

Type
Label
  • Specialized Hardware for Real-Time Navigation (Articolo in rivista) (literal)
Anno
  • 2001-01-01T00:00:00+01:00 (literal)
Alternative label
  • Marino F. 1, Stella E. 2, Branca A. 2, Veneziani N. 2, Distante A. 2 (2001)
    Specialized Hardware for Real-Time Navigation
    in Real-time imaging
    (literal)
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  • Marino F. 1, Stella E. 2, Branca A. 2, Veneziani N. 2, Distante A. 2 (literal)
Pagina inizio
  • 97 (literal)
Pagina fine
  • 108 (literal)
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  • Obiettivo del lavoro è stato quello di verificare l’effettiva fattibilità della trasposizione hardware di un algoritmo complesso di flusso ottico, passando attraverso la conversione dei dati immagine in un sistema numerico multibase, definito nell'algebra dei residui (RNS). Questo tipo di conversione consente, infatti, di definire una elettronica multistrato, in cui ogni strato ha dinamica limitata e può essere pertanto realizzato efficientemente con tecnica dataflow e calcolo tabulato, sia per le operazioni fondamentali a due operandi che per il calcolo di funzioni. Il risultato finale dell’elaborazione è prodotto da un apposito stadio che, ricombinando i dati multibase provenienti dai diversi layer, secondo il “teorema del resto del cinese”, ottiene la dinamica voluta in uscita. La complessità dell’hardware risultante e le relative prestazioni sono state verificate attraverso un software di CAD elettronico per la progettazione VLSI. (literal)
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  • 7(1) (literal)
Rivista
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  • Pubblicazione su rivista internazionale Academic Press (ISSN 1077-2014). (literal)
Note
  • ISI Web of Science (WOS) (literal)
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  • 1 UNI Bari, 2 CNR (literal)
Titolo
  • Specialized Hardware for Real-Time Navigation (literal)
Abstract
  • In this paper we propose a specialized hardware architecture for the real time visual navigation of a mobile Robot. The adopted navigation method is based on a two-steps approach. Features are extracted and matched over an image sequence which is captured by a video-camera (mounted on a mobile robot) during its motion. As a resul, a 2D motion field is recovered and used to extract ego-motion parameters. Our hardware implements the first step of the method, which consists of features extraction and raw match computation by means of radiometric similarity computation. Real time performances are allowed since a 40 MHz processing rate is achieved. (literal)
Prodotto di
Autore CNR
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