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논문 기본 정보

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저자정보
Abdullah Rasu (Ontario Tech University) Amir Khajepour (University of Waterloo) Jaho Seo (Ontario Tech University)
저널정보
제어로봇시스템학회 제어로봇시스템학회 국제학술대회 논문집 ICCAS 2021
발행연도
2021.10
수록면
1,087 - 1,092 (6page)

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The accurate and detailed sensing information of the excavated ground is a prerequisite for successful autonomous excavation. For this issue, our study proposes efficient methodologies for ground mapping that can generate a reconstructed map to deal with sensor occlusion and a 5D map beyond a normal 3D map to provide the various ground information at excavation sites. For the map reconstruction, exteroceptive and proprioceptive data were merged for occlusion areas. The 5D map was created using the information of 3D geometry, Lidar’s intensity, and ground force index. Experimental tests using a mini excavator were carried out to validate the proposed methodologies.
#Ground mapping #Sensor occlusion #5D map #Autonomous excavation #Exteroceptive #Proprioceptive

목차

Abstract
1. INTRODUCTION
2. MAP RECONSTRUCTION FOR SENSOR OCCLUSION AREAS
3. 5D MAP DEVELOPMENT
4. EXPERIMENTAL RESULTS
5. CONCLUSION
REFERENCES

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