Sammanfattning av denna webbsida: Inspirerade av det mänskliga 3D-systemet för visuell perception presenterar vi en metod för att upptäcka och klassificera hinder baserat på användningen av Time-of-Flight-kameror (ToF) för robotnavigering i ostrukturerade miljöer. ToF-kameran ger 3D-analys genom att fånga en bild tillsammans med information om 3D-utrymme per pixel. Baserat på denna värdefulla egenskap och mänsklig kunskap om navigering tar den föreslagna metoden först bort irrelevanta regioner som inte påverkar robotens rörelse från scenen. I det andra steget upptäcks regioner av intresse och samlas som möjliga hinder med hjälp av både 3D-information och intensitetsbild som erhålls av ToF-kameran. Följaktligen är en multirelevant vektormaskin (RVM) klassificerare utformad för att klassificera hinder i fyra möjliga klasser baserat på terräng traverserbarhet och geometriska egenskaper hos hindren. Slutligen presenteras experimentella resultat i olika ostrukturerade miljöer för att verifiera robustheten och prestandan hos det föreslagna tillvägagångssättet. Vi har funnit att jämfört med de befintliga metoderna för erkännande av hinder är den nya metoden mer exakt och effektiv.
För robotnavigering i ostrukturerade miljöer tillhandahölls en metod baserad på ToF-kameror REF för att upptäcka och klassificera 3D-hinder.
Obstacle Classification and 3D Measurement in Unstructured Environments Based on ToF Cameras
{'venue': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'journal': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'mag_field_of_study': ['Engineering', 'Medicine', 'Computer Science']}