I detta dokument tar vi upp problemet med att stänga slingan från perception till handlingsval för obemannade markfordon, med fokus på navigeringsbackar. En ny icke-parametrisk inlärningsteknik presenteras för att generera en rörlighetsrepresentation där högsta möjliga hastighet används som ett kriterium för att klassificera världen. Ingångarna till algoritmen är terränggradienter som härleds från en höjdkarta och tidigare observationer av hjulglid. Det hävdas att en sådan representation kan bidra till vägplanering med ett förbättrat urval av fordon och hastighet i terrängbackar. Dessutom föreslås ett teoretiskt test för att validera en vald proprioceptiv representation (t.ex. glidning) för generering av mobilitetskartor. Resultat av mobilitet kartgenerering och dess fördelar för banplanering visas.
REF ) En icke-parametrisk inlärningsteknik presenteras för att generera en mobilitetskarta baserad på terränghöjd och hjulglidning.
Non-parametric Learning to Aid Path Planning over Slopes
{'venue': None, 'journal': 'The International Journal of Robotics Research', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}