要約
移動ロボットや自律走行車に対する需要の高まりに伴い、長期的なロボットナビゲーションのためのいくつかのアプローチが提案されています。
これらの技術の中で、地面セグメンテーションと通過可能性推定は、それぞれ知覚と経路計画において重要な役割を果たします。
これら 2 つのテクニックは似ているように見えますが、目的は異なります。
地面セグメンテーションは、データを地面要素と非地面要素に分割します。
したがって、地上点を拒否して対象オブジェクトを抽出するための前処理段階として使用されます。
対照的に、通過可能性の推定では、ロボットが安全に移動できるエリアを特定し、把握します。
それにもかかわらず、一部の研究者はこれらの用語を明確な区別なく使用しており、2 つの概念の誤解につながっています。
そこで本研究では、関連文献を調査し、a) ロボットプラットフォームの操縦性、b) 周囲におけるロボットの位置、c) 負の障害物のサブセット関係、d) サブセットの 4 つの側面を考慮して、地面と走行可能領域を明確に区別します。
変形可能なオブジェクトの関係。
要約(オリジナル)
With the increasing demand for mobile robots and autonomous vehicles, several approaches for long-term robot navigation have been proposed. Among these techniques, ground segmentation and traversability estimation play important roles in perception and path planning, respectively. Even though these two techniques appear similar, their objectives are different. Ground segmentation divides data into ground and non-ground elements; thus, it is used as a preprocessing stage to extract objects of interest by rejecting ground points. In contrast, traversability estimation identifies and comprehends areas in which robots can move safely. Nevertheless, some researchers use these terms without clear distinction, leading to misunderstanding the two concepts. Therefore, in this study, we survey related literature and clearly distinguish ground and traversable regions considering four aspects: a) maneuverability of robot platforms, b) position of a robot in the surroundings, c) subset relation of negative obstacles, and d) subset relation of deformable objects.
arxiv情報
| 著者 | Hyungae Lim,Minho Oh,Seungjae Lee,Seunguk Ahn,Hyun Myung |
| 発行日 | 2023-12-28 05:57:51+00:00 |
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