Abstract-På grund av svårigheten att tolka laserdata på ett meningsfullt sätt, säker navigering i vegeterad terräng är fortfarande en skrämmande utmaning. I detta papper fokuserar vi på segmentering av lastdata med hjälp av lokal 3-D-punktsstatistik i tre klasser: skräp för att fånga gräs och trädtak, linjär för att fånga tunna föremål som trådar eller trädgrenar, och slutligen yta för att fånga fasta objekt som mark terrängyta, stenar eller trädstammar. Vi presenterar detaljerna i den föreslagna metoden, de ändringar vi gjorde för att genomföra den ombord på ett autonomt markfordon. Slutligen presenterar vi resultat från fälttester med hjälp av denna rover och resultat från olika stationära lasersensorer.
Till exempel får REF information om terräng med hjälp av en LIDAR och med hjälp av lokal 3D-punktsstatistik segmentera den i tre klasser: skräp för att fånga gräs och trädtak, linjär för att fånga tunna föremål som trådar eller trädgrenar, och slutligen yta för att fånga fasta föremål som mark terrängyta, stenar eller trädstammar.
Natural terrain classification using 3-d ladar data
{'venue': "IEEE International Conference on Robotics and Automation, 2004. Proceedings. ICRA '04. 2004", 'journal': "IEEE International Conference on Robotics and Automation, 2004. Proceedings. ICRA '04. 2004", 'mag_field_of_study': ['Engineering', 'Computer Science']}