Förmågan att uppfatta och analysera terräng är ett centralt problem inom mobil robotnavigering. Terränguppfattningsproblem uppstår inom planetrobotar, jordbruk, gruvdrift och, naturligtvis, självkörande bilar. Här introducerar vi PTA-algoritmen (probabilistisk terränganalys) för terrängklassificering med en snabbrörlig robotplattform. PTA-algoritmen använder probabilistiska tekniker för att integrera avståndsmätningar över tid, och bygger på effektiva statistiska tester för att skilja körbar från icke körbar terräng. Genom att använda probabilistiska tekniker, PTA kan rymma allvarliga fel i avkänning, och identifiera hinder med nästan 100% noggrannhet vid hastigheter på upp till 35mph. PTA-algoritmen var en viktig komponent i DARPA Grand Challenge, där den gjorde det möjligt för vår robot Stanley att gå hela kursen på rekordtid.
Stanford Racing Team REF har använt denna teknik för hög hastighet terrängklassificering i DARPA Grand Challenge.
Probabilistic Terrain Analysis For High-Speed Desert Driving
{'venue': 'Robotics: Science and Systems', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}