Evidenzkarten-basierte Sensorfusion zur Umfelderkennung und Interpretation in der Ernte
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Abstract
Unser Ansatz zur Umfelderkennung in der Ernte basiert auf den Arbeiten zu Evidenzkarten von Elfes und Moravec. In einfacher Form kommen Evidenzkarten als \?Occupancy Grid Maps“ in der Roboternavigation und Kollisionsvermeidung zur Anwendung. Sie stellen auf Grund der effizienten Verarbeitund Interpretierbakeit noch immer den Stand der Technik für aktuelle, autonome Roboterund Automobilsysteme dar. Die Ansätze aus der Robotik nutzen wir im Rahmen unserer Arbeit und erweitern diese zur Anwendung in der Erntesituation, indem einzelne Karten die Wahrscheinlichkeit einer Eigenschaft des Umfeldes der Erntemaschine (Masten, Grä- ben, große Steine etc.) repräsentieren.
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Korthals, T., Skiba, A., Krause, T. & Jungeblut, T.,
(2016).
Evidenzkarten-basierte Sensorfusion zur Umfelderkennung und Interpretation in der Ernte.
In:
Ruckelshausen, A., Meyer-Aurich, A., Rath, T., Recke, G. & Theuvsen, B.
(Hrsg.),
Informatik in der Land-, Forst- und Ernährungswirtschaft 2016.
Bonn:
Gesellschaft für Informatik e.V..
(S. 97-100).
@inproceedings{mci/Korthals2016,
author = {Korthals, Timo AND Skiba, Andreas AND Krause, Thilo AND Jungeblut, Thorsten},
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ISBN: 978-3-88579-647-3
ISSN: 1617-5468
xmlui.MetaDataDisplay.field.date: 2016
Language: (de)
Content Type: Text/Conference Paper