Abstract-Vi studerar problemet med att uppfatta skog eller bergsleder från en enda monocular bild förvärvad från synvinkeln av en robot som reser på själva leden. Tidigare litteratur fokuserade på leden segmentering, och använt låg nivå funktioner såsom bildhållbarhet eller utseende kontrast; vi föreslår ett annat tillvägagångssätt baserat på ett djupt neuralt nätverk som används som en övervakad bild klassificerare. Genom att arbeta på hela bilden på en gång, vårt system uttar huvudriktningen av leden jämfört med visningsriktningen. Kvalitativa och kvantitativa resultat som beräknas på en stor real-world dataset (som vi tillhandahåller för nedladdning) visar att vår strategi överträffar alternativ, och ger en noggrannhet jämförbar med exaktheten hos människor som testas på samma bild klassificering uppgift. Preliminära resultat av användningen av denna information för fyrhjulingskontroll i osynliga spår rapporteras. Såvitt vi vet är detta det första brevet som beskriver ett tillvägagångssätt för att uppfatta skogsförsök, vilket demonstreras på en fyrhjuling med mikroantenn.
En övervakad bildklassare med tre klasser används i REF för att utbilda ett djupt neuralt nätverk för skogsnavigering.
A Machine Learning Approach to Visual Perception of Forest Trails for Mobile Robots
{'venue': 'IEEE Robotics and Automation Letters', 'journal': 'IEEE Robotics and Automation Letters', 'mag_field_of_study': ['Engineering', 'Computer Science']}