Probabilistic Height Grid Terrain Mapping for Mining Shovels using LiDAR

要約

このペーパーでは、地形が変化する環境での地形図の作成と維持の問題について検討します。
調査された具体例は、電動ロープショベルでの 3D LiDAR 測定からの地形マップの構築です。
このアプローチは、地形の高さグリッド表現を拡張して各セルに隠れマルコフ モデルを含め、絶えず変化する地形の信頼度に基づいたマッピングを可能にします。
この問題には、機械に関連する LiDAR 測定値のセマンティック ラベリングやセンサーの姿勢の決定など、固有の困難があります。
これら両方の問題に対する解決策が検討されます。
この研究の重要性は、機械の自律動作をサポートするための正確な地形マッピングの必要性にあります。

要約(オリジナル)

This paper explores the question of creating and maintaining terrain maps in environments where the terrain changes. The specific example explored is the construction of terrain maps from 3D LiDAR measurements on an electric rope shovel. The approach extends the height grid representation of terrain to include a Hidden Markov Model in each cell, enabling confidence-based mapping of constantly changing terrain. There are inherent difficulties in this problem, including semantic labelling of the LiDAR measurements associated with machinery and determining the pose of the sensor. Solutions to both of these problems are explored. The significance of this work lies in the need for accurate terrain mapping to support autonomous machine operation.

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