Isolation of Vibrations Transmitted to a LIDAR Sensor Mounted on an Agricultural Vehicle to Improve Obstacle Detection.
Notice bibliographique
Résumé
Isolation of Vibrations Transmitted to a LIDAR Sensor Mounted on an Agricultural Vehicle to Improve Obstacle Detection.Canadian Biosystems Engineering/Le génie des biosystèmes au Canada 55: 2.33-2.42.LIDAR (LIght Detection And Ranging) technology can be used on autonomous agricultural vehicles for guidance and obstacle detection purposes.However, the quality of LIDAR measurements can be affected by mechanical vibrations induced by the operation of these vehicles on uneven terrain.The objective of this study was to develop a stabilizing system and to evaluate its effectiveness at reducing the transmission of mechanical vibrations to a LIDAR sensor installed on an agricultural tractor for the purpose of reducing the positioning error of obstacles during field operation.Special support bars (S) and stabilization system (SS) were designed for a SICK LMS 291-S14 LIDAR sensor mounted on an agricultural tractor.The positioning error of the sensor was assessed in field experiments by determining the difference between the known location of obstacles and their corresponding estimated locations from the sensor measurements.Increasing tractor speed had a negative effect on the accuracy of the sensor with an increase in the positioning error of up to 27%.The addition of the S system positively affected the accuracy of the sensor and resulted in a 41% decrease of the average positioning error from 340 to 201 mm.Finally, the addition of the SS system decreased the average positioning error by 57% from 382 to 161 mm.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 ».