Sammanfattning av denna webbsida: Vägdetektering är en viktig komponent i navigationssystem för fältrobotar. Visionsensorer spelar en viktig roll i vägdetekteringen för deras stora potential i miljöuppfattningen. I detta dokument föreslår vi en hierarkisk visionssensorbaserad metod för robust vägdetektering i utmanande vägscener. Mer specifikt, för en given vägbild fångas av en ombordseende sensor, introducerar vi en multipopulation genetisk algoritm (MPGA)-baserad metod för effektiv väg försvinna punkt upptäckt. Superpixel-nivå frön väljs sedan på ett oövervakat sätt med hjälp av en klusterstrategi. Sedan, enligt GrowCut ram, fröna frodas och iterativt försöka ockupera sina grannar. Efter konvergens erhålls det ursprungliga vägsegmentet. Slutligen, för att uppnå ett globalt konsekvent vägsegment, förfinas det ursprungliga vägsegmentet med hjälp av det villkorade slumpmässiga fältet (CRF), som integrerar information på hög nivå i vägdetektering. Vi utför flera experiment för att utvärdera den föreslagna metodens gemensamma prestanda, skalkänslighet och bullerkänslighet. De experimentella resultaten visar att den föreslagna metoden uppvisar hög robusthet jämfört med den senaste tekniken.
Lu m.fl. REF specificerar frön på superpixelnivå med hjälp av en oövervakad inlärningsstrategi.
Vision Sensor-Based Road Detection for Field Robot Navigation