Experimental Analysis of the Behavior of Mirror-like Objects in LiDAR-Based Robot Navigation
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Mobile robots are equipped with various sensors to perform object detection, localization, and navigation. Among these sensors, LiDAR (light detection and ranging) is the most widely used sensor for environment map creation. However, LiDAR-based localization is challenging in modern environments containing specular surfaces, such as mirrors and glasses, that cause light reflection, penetration, or diffusion. These conditions make the obtained map inaccurate, unreliable, and noisy. This paper presents the effects of mirror-like objects in various indoor arrangements on 2D LiDAR-based maps. Experiments were conducted using a mobile robot equipped with LiDAR navigating in an environment with several mirrors. Experiments suggest that laser scans may be fully reflected off mirrors, causing no range or intensity data and creating a faulty map. Objects or boundaries within the range of LiDAR may be mapped behind the surface of the mirror, and robot self-detection may occur on the surface of the mirror. This situation exacerbates when more than one mirror is present in the environment. The results presented in this paper can aid the development of LiDAR-based indoor navigation to identify and remove inconsistencies created in LiDAR maps due to mirror-like objects.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,003 |
| 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) | 0,000 | 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 découle