利用深度语义分割在杂乱树行中实现无 GPS 自主导航
机器人学
2024-04-11 v1
摘要
基于分割的自主导航最近被提出作为一种有吸引力的方法，用于在不要求完美 GPS 定位的情况下引导机器人平台穿过作物行。然而，当前的技术仅限于植物与天空之间存在明显分离从而允许识别行中心的情况。但是，高大茂密的植被，如高大的树行和果园，是 GPS 信号阻挡的主要原因。在本研究中，我们通过将基于分割的机器人引导扩展到树冠和树枝遮挡天空并阻碍使用 GPS 和早期方法的情况，提高了控制算法的整体鲁棒性和适应性。我们使用了一种高效的深度神经网络架构来解决语义分割问题，仅使用合成数据进行训练。在仿真和现实世界中对众多葡萄园和树林进行了广泛测试，以展示该解决方案的竞争优势。
引用
@article{arxiv.2404.05338,
title = {GPS-free Autonomous Navigation in Cluttered Tree Rows with Deep Semantic Segmentation},
author = {Alessandro Navone and Mauro Martini and Marco Ambrosio and Andrea Ostuni and Simone Angarano and Marcello Chiaberge},
journal= {arXiv preprint arXiv:2404.05338},
year = {2024}
}
备注
arXiv admin note: text overlap with arXiv:2304.08988