Core Concepts
Effiziente Planung für autonomes Fotografieren und Inspektion
Abstract
Die Autoren stellen ein Framework vor, das autonomen mobilen Robotern hilft, qualitativ hochwertige Bilder von Zielen in teilweise bekannten Umgebungen zu erfassen. Das Framework umfasst die Definition von Qualitätsmetriken für Ansichten und eine Methode zur Schätzung des Informationsgewinns einer Ansicht zur Laufzeit. Umfangreiche Simulationen und Experimente zeigen die Gültigkeit, Anwendbarkeit und Allgemeingültigkeit des vorgeschlagenen Ansatzes.
Inhaltsverzeichnis:
- Einführung in autonome mobile Roboter
- Problemstellung für Inspektionsaufgaben
- Methodik für die Bewertung von Ansichten und Schätzung der Zielabdeckung
- Vergleich mit anderen Ansätzen und Diskussion
- Simulationen und Experimente zur Validierung
- Diskussion und Schlussfolgerung
Stats
Die Evaluierung der Kandidatenansicht erfolgt in 2,39 ms.
Die Evaluierung für das 2D-Beispiel erfolgt mit einer Fehlerquote von 0,8538 ± 0,6816 m.
Die Evaluierung für das 3D-Beispiel erfolgt mit einer Rate von 5,48 ms pro Kandidatenansicht.
Quotes
"Das Framework besteht aus Qualitätsmetriken zur Definition von Ansichten und einer Methode zur Schätzung des Informationsgewinns einer Ansicht zur Laufzeit."
"Die umfangreichen Simulationen und Ergebnisse der Experimente zeigen die Gültigkeit, Anwendbarkeit und Allgemeingültigkeit des vorgeschlagenen Ansatzes."