Laser Scanner-based End-effector Tracking and Joint Variable Extraction for Heavy Machinery
Notice bibliographique
Résumé
A survey of mining accidents has revealed that over 30% of all truck loading accidents can be addressed by providing dipper positioning feedback to the shovel operator. In this paper, a novel approach is presented for estimating a mining shovel’s dipper pose to obtain its arm geometry in real-time utilizing a two-dimensional laser scanner. The low spatial resolution of laser scanners and the need for accurate initialization challenge the reliability and accuracy of most laser-scanner-based object tracking methods. This work addresses these issues by using the shovel dipper’s kinematics model and position history, in conjunction with the dipper geometrical model, to track the dipper in space. The proposed method uses a bootstrap particle filter with a distance transformation in order to perform a global search in the workspace. The particle filter’s result is then used as the initial pose for an Iterative Closest Point algorithm that increases the accuracy of the pose estimate. The proposed method can be applied to other laser scanner-based object tracking applications in outdoor environments. Experiments performed on a mining shovel demonstrate the reliability, accuracy, and computational efficiency of the proposed approach. Moreover, using a single proximal sensor can simplify mounting, reduce maintenance costs and machine down time, and enhance tracking reliability.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».