Application of the LIDAR technology for obstacle detection during the operation of agricultural vehicles.
Notice bibliographique
Résumé
Application of the LIDAR technology for obstacle detection during the operation of agricultural vehicles.Canadian Biosystems Engineering/Le génie des biosystèmes au Canada 55: 2.9-2.16.Many algorithms have been proposed in the literature for the detection of foreign objects or obstacles to the operation of autonomous vehicles.However, a comparative evaluation of these existing approaches is still lacking.In this study, multiple feature recognition algorithms (average height, density, connectivity, and discontinuity methods) were evaluated for the identification of three types of foreign objects placed in four types of crops (range of crop height: 20 -80 cm) under different field and operating conditions.The field experiments were completed using a SICK laser measurement system (LMS) 291-S14 scanner that was placed on a tractor to scan standing crops in which the standard test objects had been placed.The data collected by the sensor was analyzed using the software MATLAB 2D and 3D versions.The average height method allowed for a 72.4% average object detection rate while the connectivity method only resulted in a successful object detection rate of 18% for all the experiments.It was also found that the crop density or foliage cover had a negative impact on the detection rate for shorter test objects with the higher rates of obstacle detection being achieved for objects significantly taller than crops.Increasing vehicle speed was also found to reduce detection abilities due to lower scan resolution per distance travelled.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».