Zugriff

    Zugriff prüfen

    Verfügbarkeit in meiner Bibliothek prüfen

    Bestellung bei Subito €


    Exportieren, teilen und zitieren



    Titel :

    Visual-Inertial Odometry for Unmanned Aerial Vehicle using Deep Learning


    Beteiligte:
    Lee, Hongyun (Autor:in) / McCrink, Matthew (Autor:in) / Gregory, James W. (Autor:in)

    Kongress:

    AIAA Scitech 2019 Forum



    Erscheinungsdatum :

    2019-01-01



    Medientyp :

    Aufsatz (Konferenz)


    Format :

    Elektronische Ressource


    Sprache :

    Englisch



    Stereo Visual Inertial Odometry for Unmanned Aerial Vehicle Autonomous Flight

    Liu, Quanpan / Wang, Zhengjie / Wang, Huan | British Library Conference Proceedings | 2020


    Reliability of visual inertial odometry on an unmanned aerial vehicle

    Setati Tiro / Maweni Thabisa / Botha Natasha | DOAJ | 2023

    Freier Zugriff

    Stereo Visual Inertial Odometry for Unmanned Aerial Vehicle Autonomous Flight

    Liu, Quanpan / Wang, Zhengjie / Wang, Huan | Springer Verlag | 2019


    Visual odometry using optic flow for Unmanned Aerial Vehicles

    More, Vikrant / Kumar, Hitendra / Kaingade, Sarthak et al. | IEEE | 2015


    Deployment of Reliable Visual Inertial Odometry Approaches for Unmanned Aerial Vehicles in Real-world Environment

    Bednar, Jan / Petrlik, Matej / Vivaldini, Kelen Cristiane Teixeira et al. | IEEE | 2022