Multilayer occupancy grid for obstacle avoidance in an autonomous ground vehicle using RGB-D camera

要約

この研究では、自動運転地上車両 (SDV) のナビゲーション システムに深度カメラを統合するプロセスと、以下に基づいて 2 次元の視野を拡大することで車両の障害物識別プロセスを強化する多層コストマップの実装について説明します。
2D LIDAR から、RGB-D カメラを使用した 3 次元認識システムへ。
このアプローチは、堅牢なビジョンベースのナビゲーションおよび障害物検出システムの基礎を築きます。
理論的なレビューが提示され、実装結果については将来の作業のために議論されます。

要約(オリジナル)

This work describes the process of integrating a depth camera into the navigation system of a self-driving ground vehicle (SDV) and the implementation of a multilayer costmap that enhances the vehicle’s obstacle identification process by expanding its two-dimensional field of view, based on 2D LIDAR, to a three-dimensional perception system using an RGB-D camera. This approach lays the foundation for a robust vision-based navigation and obstacle detection system. A theoretical review is presented and implementation results are discussed for future work.

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