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Embedded Robust Visual Obstacle Detection on Autonomous Lawn Mowers

机译：嵌入在自治草坪割草机上的嵌入式强大的视觉障碍物检测

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Currently, the only mass-market service robots are floor cleaners and lawn mowers. Although available for more than 20 years, they mostly lack intelligent functions from modern robot research. In particular, the obstacle detection and avoidance is typically a simple physical collision detection. In this work, we discuss a prototype autonomous lawn mower with camera-based non-contact obstacle avoidance. We devised a low-cost compact module consisting of color cameras and an ARM-based processing board, which can be added to an autonomous lawn mower with minimal effort. For testing our system, we conducted a field test with 20 prototype units distributed in eight European countries with a total mowing time of 3,494 hours. The results show that our proposed system is able to work without expert interaction for a full season and strongly reduces collision events while still keeping the good mowing performance. Furthermore, a questionnaire with the testers revealed that most people would favor the camera-based mower over a non-camera-based mower.
机译：目前，唯一的大众市场服务机器人是地板清洁工和草坪割草机。虽然可以使用20多年，但它们主要缺乏现代机器人研究的智能功能。特别地，障碍物检测和避免通常是一种简单的物理碰撞检测。在这项工作中，我们讨论了一种基于相机的非接触式障碍物避免的原型自动草坪割草机。我们设计了一种低成本的紧凑型模块，包括彩色摄像头和扶手的加工板，可以以最小的努力添加到自主割草机中。为了测试我们的系统，我们在八个欧洲国家分配了20个原型单位进行了一个现场测试，总割草时间为3,494小时。结果表明，我们的拟议系统能够在没有专家互动的情况下为全赛季工作，强烈减少碰撞事件，同时仍然保持良好的割草性能。此外，与测试人员的问卷透露，大多数人都会在基于非相机的割草机上获得基于相机的割草机。

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