Sammanfattning av denna webbsida: Autonom körning är ett utmanande problem, särskilt när domänen är ostrukturerad, som i en jordbruksmiljö utomhus. Således, avancerade perceptionssystem krävs främst för att känna och förstå den omgivande miljön känner igen konstgjorda och naturliga strukturer, topologi, vegetation och stigar. I detta dokument föreslås en självlärande ram för att automatiskt utbilda en marksorterare för scentolkning och autonom navigering baserad på stereovision med flera baslinjer. Användningen av rika 3D-data betonas där sensorns utgång inkluderar räckvidd och färginformation i den omgivande miljön. Två distinkta klassificeringar presenteras, en baserad på geometriska data som kan detektera den breda klassen av mark och en baserad på färgdata som kan ytterligare segmentera marken i underklasser. Den geometribaserade klassificeringsmaskinen har två huvudsteg: ett adaptivt träningsstadium och ett klassificeringsstadium. Under träningsstadiet lär sig systemet automatiskt att koppla ihop geometriskt utseende av 3D stereogenererade data med klassetiketter. Sedan gör den förutsägelser grundade på tidigare observationer. Det tjänar också till att ge träningsetiketter till den färgbaserade klassificeringen. När den har tränats, kan den färgbaserade klassificeraren känna igen liknande terrängklasser i stereobilder. Systemet uppdateras kontinuerligt online med hjälp av de senaste stereoavläsningarna, vilket gör det möjligt för lång räckvidd och lång varaktighet navigering, över föränderliga miljöer. Experimentella resultat, som erhållits med en traktorprovningsplattform som arbetar i en landsbygdsmiljö, presenteras för att validera denna metod, med en genomsnittlig klassificeringsprecision och ett återkallande på 91,0 % respektive 77,3 %.
Reina föreslog en självlärande ram för att automatiskt utbilda en markklassare med flerbasbaserad stereovision REF.
Towards Autonomous Agriculture: Automatic Ground Detection Using Trinocular Stereovision
{'venue': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'journal': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}