Vision-based Exploration Algorithms for Rough Terrain Modeling Using Triangular Mesh Maps
Notice bibliographique
Résumé
The purpose of this paper is to develop a new exploratory approach based on a triangular mesh map for automatic modeling of a large rough agricultural environment. A triangular mesh map was used to represent the agricultural field surface because of its ability to represent large rough areas efficiently. A terrain map is built incrementally during exploration, using 3D image sensor readings. A 3D image sensor model, with attributes similar to a camera or laser sensor, was used in the simulation. A two-stage exploring policy was used to plan the next-best view by considering both the distance and elevation change in the cost function. In the first stage of exploration, the robot travels to the outer boundary between the explored and unexplored terrain, while in the second stage it fills in the hole left by the first stage. Previous work considered distance as the only traveling cost. In this work, the slope factor is also included in the cost function because the mobile robot needs more energy to overcome the changes in elevation. A line sweeping approach based on the bug concept is also presented to identify a path for complete coverage of the terrain. The two methods are implemented and validated in simulation. A complete comparison of the traveling distance, time consumption, and number of scans recorded using the two methods is presented to show the effectiveness of the two-stage exploration algorithm.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».