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首页> 外文会议>Unmanned Systems Technology IX; Proceedings of SPIE-The International Society for Optical Engineering; vol.6561 >Terrain perception for robot navigation
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Terrain perception for robot navigation

机译：机器人导航的地形感知

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This paper presents a method to forecast terrain trafficability from visual appearance. During training, the system identifies a set of image chips (or exemplars) that span the range of terrain appearance. Each chip is assigned a vector tag of vehicle-terrain interaction characteristics that are obtained from simple performance models and on-board sensors, as the vehicle traverses the terrain. The system uses the exemplars to segment images into regions, based on visual similarity to the terrain patches observed during training, and assigns the appropriate vehicle-terrain interaction tag to them. This methodology will therefore allow the online forecasting of vehicle performance on upcoming terrain. Currently, the system uses a fuzzy c-means clustering algorithm for training. In this paper, we explore a number of different features for characterizing the visual appearance of the terrain and measure their effect on the prediction of vehicle performance.
机译：本文提出了一种从视觉外观预测地形通行性的方法。在训练期间，系统会识别出一组跨越地形外观范围的图像芯片（或示例）。当车辆横越地形时，每个芯片都分配有一个车辆-地形交互特性的矢量标签，该标签从简单的性能模型和车载传感器获得。该系统基于与训练期间观察到的地形斑块的视觉相似性，使用示例将图像划分为多个区域，并为其分配适当的车辆-地形交互标签。因此，该方法将允许在线预测即将到来的地形上的车辆性能。当前，系统使用模糊c均值聚类算法进行训练。在本文中，我们探索了许多不同的特征来表征地形的视觉外观，并测量它们对车辆性能预测的影响。

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