Abstract-This paper tar upp problemet med upptäckt av växter från lasermätningar. Förmågan att upptäcka vegetation är viktig för robotar som arbetar utomhus, eftersom det gör det möjligt för en robot att navigera mer effektivt och säkert i sådana miljöer. I detta dokument föreslår vi en ny metod för att upptäcka låg, gräsliknande vegetation med laserremissionsvärden. I vår algoritm modelleras laserremissionen som en funktion av avstånd, infallsvinkel och material. Vi klassificerar ytterräng baserat på 3D-skanningar av robotens omgivning. Modellen lär sig på ett självövervakat sätt med hjälp av vibrationsbaserad terrängklassificering. I alla verkliga experiment som vi utförde ger vårt tillvägagångssätt en klassificeringsnoggrannhet på över 99 %. Vi illustrerar också hur den lärda klassificeringsmaskinen kan förbättra den autonoma navigeringskapaciteten hos mobila robotar.
I REF används dessa intensitetsvärden för att upptäcka gräsliknande vegetation.
Improving robot navigation in structured outdoor environments by identifying vegetation from laser data
{'venue': '2009 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems', 'journal': '2009 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}