要約
この研究では、稼働中の露天掘り鉱山におけるリモートセンシングタスクのための自律検査フレームワークを紹介します。
具体的には、オペレータが定義した初期の近似検査計画をオンライン ビュー プランナーによって利用して、ルート採掘活動によって引き起こされる現在の地雷切羽形態の変化に適応できる検査経路を予測する方法論の開発に貢献します。
提案された検査フレームワークは、瞬時の 3D LiDAR および位置測定と、モデル化されたセンサーのフットプリントを組み合わせて、望ましい観察および写真測量条件を満たすビュープランニングを活用します。
提案されたフレームワークの有効性は、フェイリング・ブルク露天掘り鉱山環境でのシミュレーションとハードウェアベースの屋外実験試験を通じて実証されています。
提案された作品のパフォーマンスを紹介するビデオはここでご覧いただけます: https://youtu.be/uWWbDfoBvFc
要約(オリジナル)
In this work, we present an autonomous inspection framework for remote sensing tasks in active open-pit mines. Specifically, the contributions are focused towards developing a methodology where an initial approximate operator-defined inspection plan is exploited by an online view-planner to predict an inspection path that can adapt to changes in the current mine-face morphology caused by route mining activities. The proposed inspection framework leverages instantaneous 3D LiDAR and localization measurements coupled with modelled sensor footprint for view-planning satisfying desired viewing and photogrammetric conditions. The efficacy of the proposed framework has been demonstrated through simulation in Feiring-Bruk open-pit mine environment and hardware-based outdoor experimental trials. The video showcasing the performance of the proposed work can be found here: https://youtu.be/uWWbDfoBvFc
arxiv情報
| 著者 | Vignesh Kottayam Viswanathan,Vidya Sumathy,Christoforos Kanellakis,George Nikolakopoulos |
| 発行日 | 2024-10-14 08:12:05+00:00 |
| arxivサイト | arxiv_id(pdf) |
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