Abstract-Accurate terränguppskattning är avgörande för autonom offroad navigering. Ombyggnad av en 3D-yta gör att grov och kuperad mark kan representeras, vilket ger snabbare körning och bättre planering och kontroll. Men data från en 3D-sensor provar terrängen ojämnt, snabbt blir gles på längre avstånd och innehåller stora tomrum på grund av ocklusioner och lutningar. Den föreslagna metoden använder online-kärnbaserad inlärning för att uppskatta en kontinuerlig yta över området av intresse samtidigt som den ger övre och nedre gränser på den ytan. Till skillnad från andra metoder utnyttjas siktinformation för att begränsa terrängytan och öka precisionen, och en effektiv gradientbaserad optimering möjliggör realtidsimplementering.
Online-kärnbaserat lärande föreslås för att uppskatta en kontinuerlig yta över området av intresse samtidigt som övre och nedre gränser på den ytan med 3D laser REF.
Accurate rough terrain estimation with space-carving kernels
{'venue': 'In Proceedings of Robotics: Science and Systems', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}