Abstract-Vi presenterar en metod för att identifiera körbara ytor i svåra terrängförhållanden utan paved och offroad som påträffas i DARPA Grand Challenge robot race. I stället för att förlita sig på en statisk, pre-puted väg utseende modell, anpassar denna metod sin modell till föränderliga miljöer. Den uppnår robusthet genom att kombinera sensorinformation från en laserseriehittare, ett pose estimeringssystem och en färgkamera. Med hjälp av de två första metoderna identifierar systemet först en närliggande patch av körbar yta. Computer Vision tar sedan denna patch och använder den för att konstruera utseende modeller för att hitta körbar yta utåt i det avlägsna intervallet. Denna information sätts in i en körbarhetskarta för fordonets vägplanerare. Förutom att utvärdera metodens prestanda med hjälp av en scoring ram körs på verkliga data, infördes systemet, och vann, den 2005 DARPA Grand Challenge. Post-race logg-fil analys visade att utan Computer Vision algoritm, fordonet inte skulle ha kört tillräckligt snabbt för att vinna.
Till exempel identifierade Dahlkamp REF ett närliggande körbart område av LiDAR och använde det för att träna en bildbaserad klassificering för långväga körbar områdesdetektering.
Selfsupervised monocular road detection in desert terrain
{'venue': 'In Proc. of Robotics: Science and Systems (RSS', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}