Sammanfattning av denna webbsida: Detta arbete föreslår en ny funktionsdetektering och beskrivningsmetod för mobil robotnavigering med hjälp av 2D-lasersensorer. Hela processen består av två huvudmoduler: en sensordatasegmenteringsmodul och en funktionsdetekterings- och karakteriseringsmodul. Segmenteringsmodulen är uppdelad i två på varandra följande steg: För det första delar segmenteringssteget laserskanningen i kluster av på varandra följande avståndsavläsningar med hjälp av ett avståndsbaserat kriterium. Därefter beräknar den andra etappen den krökningsfunktion som är kopplad till varje kluster och använder den för att dela upp den i en uppsättning raka och kurvsegment. Den krökning beräknas med hjälp av en triangel-område representation där, i motsats till tidigare metoder, triangeln sidolängder vid varje intervall avläsning anpassas till de lokala variationerna av laseravsökningen, ta bort buller utan att missa relevanta punkter. Denna representation förblir oförändrad i översättning eller rotation, och den är också robust mot buller. Således kan det ge samma segmentering resultat även om scenen kommer att uppfattas från olika synvinklar. Därför används segmenteringsresultat för att karakterisera miljön med hjälp av linje- och kurvsegment, verkliga och virtuella hörn och kanter. Real scan data samlas in från olika miljöer genom att använda olika plattformar används i experimenten för att utvärdera den föreslagna miljöbeskrivning algoritm.
I REF använder en mobil robot som använder en LIDAR en sensordatasegmenteringsmodul och en funktionsdetektering för att uppskatta en krökningsbaserad miljöbeskrivning i syfte att extrahera funktioner i dynamiska miljöer och upptäcka om ett rörligt föremål kan klassificeras som en fotgängare.
Curvature-Based Environment Description for Robot Navigation Using Laser Range Sensors
{'venue': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'journal': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}