基于三维激光雷达的自主异构机器人系统搜救中高效实时烟雾滤除
机器人学
2024-06-18 v1 计算机视觉与模式识别
摘要
在存在气溶胶粒子的恶劣非结构化地下（Sub-T）环境中的搜索与救援（SAR）任务近来已成为机器人领域的主要焦点。烟雾和灰尘等气溶胶粒子由于移动机器人平台依赖其机载感知系统在全球导航卫星系统（GNSS）拒止环境中自主导航与定位，而直接影响任何移动机器人平台的性能。尽管避障与目标检测算法在一定程度上对噪声具有鲁棒性，其性能直接依赖于激光探测与测距（LiDAR）和相机等机载传感器所捕获数据的质量。因此，本文提出一种新颖的基于强度与空间信息（如局部点密度）的模块化无关滤除流程，用于在利用点云（PCL）进行碰撞检测之前去除其中检测到的烟雾粒子。此外，在多前沿探索任务中存在烟雾的情况下研究了所提框架的有效性，并给出实验结果以便与其他方法及其计算影响进行比较。这为研究界在考虑移动机器人安全自主导航的同时，基于可用计算资源更好地利用滤除方案提供了有价值的见解。
引用
@article{arxiv.2308.07264,
title = {Efficient Real-time Smoke Filtration with 3D LiDAR for Search and Rescue with Autonomous Heterogeneous Robotic Systems},
author = {Alexander Kyuroson and Anton Koval and George Nikolakopoulos},
journal= {arXiv preprint arXiv:2308.07264},
year = {2024}
}
备注
Accepted in the 49th Annual Conference of the IEEE Industrial Electronics Society [IECON2023]