Abstract-This paper presenterar ett nytt tillvägagångssätt för terrängkartläggning och klassificering med hjälp av mobila robotar med 2D laserseriesökare. Vår algoritm genererar 3D-terrängkartor och klassificerar farbara och icke-navigerbara regioner på dessa kartor med hjälp av dolda Markov-modeller. De kartor som genereras av vårt tillvägagångssätt kan användas för banplanering, navigering, lokalt hinderundvikande, upptäckt av förändringar i terrängen och objektigenkänning. Vi föreslår en kartsegmenteringsalgoritm baserad på Markov Random Fields, som tar bort små fel i klassificeringen. För att validera våra algoritmer presenterar vi experimentella resultat med hjälp av två robotplattformar. Autonom navigering är en grundläggande förmåga för en mobil robot. När roboten färdas i grov terräng måste den kunna undvika inte bara hinder utan även delar av terrängen som inte anses säkra för navigering [1]. I detta dokument presenterar vi en online-algoritm som bygger en 3D-karta över terrängen och klassificerar de kartlagda regionerna som farbara eller icke-navigerbara områden. De kartor som skapas genom vår strategi har många tillämpningar såsom: lokal undvikande av icke-navigerbara områden, vägplanering, och objekt matchning och erkännande. Vi är särskilt intresserade av de två första ansökningarna. Utomhus 3D-kartor har behandlats av datorseende gemenskapen i många år Olika metoder har använts för att skapa 3D-representationer av miljön såsom: punktmoln [7], triangulära maskor och planar strukturer [10]. Vår strategi använder punktmoln för att representera terrängen. Denna metod kan representera fina detaljer i miljön och det är också enkelt och snabbt att beräkna. Å andra sidan krävs det betydande minnesutrymme för att representera stora områden. En del av 3D utomhus kartläggning ansträngning av robotik gemenskapen är fokuserad på 3D terräng kartläggning problem. Detta är ett viktigt problem när man utforskar okänd terräng. Tillämpningar för terrängkartläggning sträcker sig från banplanering och undvikande av lokala hinder till upptäckt av förändringar
HMM kan också appliceras på Lidar Mapping för att undvika hinder, urskilja farbart område från icke-navigerbart område REF.
Autonomous Terrain Mapping and Classification Using Hidden Markov Models
{'venue': 'Proceedings of the 2005 IEEE International Conference on Robotics and Automation', 'journal': 'Proceedings of the 2005 IEEE International Conference on Robotics and Automation', 'mag_field_of_study': ['Engineering', 'Computer Science']}