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【2h】

Terrain Classification for Outdoor Autonomous Robots using 2D Laser Scans.:Robot perception for dirt road navigation

机译：使用2D激光扫描的户外自主机器人的地形分类：土路导航的机器人感知

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Interpreting laser data to allow autonomous robot navigation on paved as well as dirt roads using a fixed angle 2D laser scanner is a daunting task. This paper introduces an algorithm for terrain classification that fuses four distinctly different classifiers: raw height, step size, slope, and roughness. Input is a single 2D laser scan and output is a classification of each laser scan range reading. The range readings are classified as either returning from an obstacle (not traversable) or from traversable ground. Experimental results are shown and discussed from the implementation done with a department developed Medium Mobile Robot and tests conducted in a national park environment.
机译：解释激光数据，以便使用固定角度的2D激光扫描仪在铺砌的路面和土路上自动进行机器人导航是一项艰巨的任务。本文介绍了一种用于地形分类的算法，该算法融合了四个截然不同的分类器：原始高度，步长，坡度和粗糙度。输入是单个2D激光扫描，输出是每个激光扫描范围读数的分类。范围读数分类为从障碍物（不可穿越）或从可穿越地面返回。通过部门开发的中型移动机器人的实施以及在国家公园环境中进行的测试，展示并讨论了实验结果。

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