脆弱地质特征的自主机器人测绘
机器人学
2021-05-05 v1
摘要
机器人测绘在涉及勘测非结构化环境的科学应用中十分有用。本文提出一种面向稀疏分布地质地表特征（如摇摇欲坠平衡岩（PBRs））的靶向测绘系统，其几何脆弱性参数可为区域地震震动历史和地貌发育提供有价值的信息。以该地貌问题为测试领域，我们展示了一个用于检测、定位并精确测绘景观中分布的脆弱地质特征的流程。为此，我们首先使用无人飞行器（UAV）从高海拔在勘测区域执行割草机式搜索模式。一旦由深度神经网络检测到潜在 PBR 目标，我们使用实时跟踪算法在图像帧中跟踪边界框。目标在世界坐标中的位置和占据度通过使用基于采样的滤波算法估计，其中一组 3D 点在由来自不同相机视角的跟踪边界框加权后被重采样。收敛的 3D 点提供目标 3D 边界形状先验，用于 UAV 路径规划以通过同步定位与建图（SLAM）紧密且完整地测绘目标。目标测绘后，UAV 恢复割草机式搜索模式以寻找下一目标。我们引入了使目标测绘对神经网络的误检和漏检具有鲁棒性的技术。我们的靶向测绘系统具有减少地图存储和强调指定目标上完整可见表面特征的优势。
引用
@article{arxiv.2105.01287,
title = {Autonomous Robotic Mapping of Fragile Geologic Features},
author = {Zhiang Chen and J Ramon Arrowsmith and Jnaneshwar Das},
journal= {arXiv preprint arXiv:2105.01287},
year = {2021}
}
备注
arXiv admin note: text overlap with arXiv:2007.01220