Sammanfattning av denna webbsida: Mobila robotoperatörer måste fatta snabba beslut utifrån information om robotens omgivning. Detta innebär att terrängmodellering och fotorealistisk visualisering krävs för fjärrmanövrering av mobila robotar. Vi har producerat en voxelkarta och texturerat mesh från 2D- och 3D-dataset som samlats in av en robots utbud av sensorer, men vissa övre delar av objekt är bortom sensorernas mätningar och dessa delar saknas i terrängrekonstruktionsresultatet. Detta resultat är en ofullständig terrängmodell. För att lösa detta problem presenterar vi en ny marksegmenteringsmetod för att upptäcka icke-markdata i den rekonstruerade voxelkartan. Vår metod använder höjdhistogram för att uppskatta markhöjdsintervallet, och en Gibbs-Markov slumpmässig fältmodell för att förfina segmenteringsresultaten. För att rekonstruera en komplett terrängmodell av 3D-miljön utvecklar vi en 3D-gränsuppskattningsmetod för icke-jordiska objekt. Vi tillämpar en gränsdetekteringsteknik på 2D-bilden, innan vi beräknar och förfinar de faktiska höjdvärdena för de icke-jordiska hörnen i det rekonstruerade texturerade meshet. Våra föreslagna metoder testades i en utomhusmiljö där träd och byggnader inte var helt kännbara. Våra resultat visar att den tid som krävs för marksegmentering är snabbare än för dataanalys, vilket är nödvändigt för en realtidsstrategi. Dessutom, de delar av objekt som inte kändes är korrekt återvunna för att hämta sina verkliga utseenden.
Sång och al. utfört marksegmentering med hjälp av höjdhistogram och en Gibbs-Markov slumpmässig fältmodell för att rekonstruera geografin till en 3D-modell REF.
Intuitive Terrain Reconstruction Using Height Observation-Based Ground Segmentation and 3D Object Boundary Estimation
{'venue': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'journal': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'mag_field_of_study': ['Engineering', 'Medicine', 'Computer Science']}