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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2021.2
- 수록면
- 144 - 153 (10page)
- DOI
- 10.5302/J.ICROS.2021.20.0147
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To perform its tasks efficiently, a mobile robot requires information of the traversing terrain. This paper addresses terrain classification task by combining contact and visual supervised terrain classification models. Specifically, contact classification models with input feature sets of various complexities are created. Convolutional neural networks of different depths are used as the visual classification models. Data collection framework and experimental settings for the real-world environment are designed to collect training and test data for the proposed classification models. The test results of the combined, visual, and contact models are analyzed, focusing on the evaluation of performance with respect to model complexity and its input features. The results demonstrate the advantages of the proposed self-correcting combination of the individual models. Additionally, observations regarding features required for contact and visual terrain classification are provided.
목차
Abstract
Ⅰ. INTRODUCTION
Ⅱ. CLASSIFICATION MODELS
Ⅲ. EXPERIMENTAL ENVIRONMENT AND DATASET DESCRIPTION
Ⅳ. EXPERIMENTAL RESULTS
V. CONCLUSION
REFERENCES
참고문헌 (26)
참고문헌 신청
C. A. Brooks and K. Iagnemma, “Vibration-based terrain classification for planetary exploration rovers,” IEEE Transactions on Robotics, vol. 21, pp. 1185-1191, 2005.
R. Jitpakdee and T. Maneewarn, “Neural networks terrain classification using inertial measurement unit for an autonomous vehicle,” Proc. of 2008 Society of Instrument and Control Engineers Annual Conference, 2008.
B. Park, J. Kim, and J. Lee, “Terrain feature extraction and classification for mobile robots utilizing contact sensors on rough terrain,” Procedia Engineering, vol. 41, pp. 846-853, 2012.
S. Otte, C. Weiss, T. Scherer, and A. Zell, “Recurrent Neural Networks for fast and robust vibration-based ground classification on mobile robots,” Proc. of 2016 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA), 2016.
A. Dutta and P. Dasgupta, “Ensemble learning with weak classifiers for fast and reliable unknown terrain classification using mobile robots,” IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics: Systems, vol. 47, pp. 2933-2944, 2016.
R. Jitpakdee and T. Maneewarn, “Neural networks terrain classification using inertial measurement unit for an autonomous vehicle,” Proc. of 2008 Society of Instrument and Control Engineers Annual Conference, 2008.
B. Park, J. Kim, and J. Lee, “Terrain feature extraction and classification for mobile robots utilizing contact sensors on rough terrain,” Procedia Engineering, vol. 41, pp. 846-853, 2012.
S. Otte, C. Weiss, T. Scherer, and A. Zell, “Recurrent Neural Networks for fast and robust vibration-based ground classification on mobile robots,” Proc. of 2016 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA), 2016.
A. Dutta and P. Dasgupta, “Ensemble learning with weak classifiers for fast and reliable unknown terrain classification using mobile robots,” IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics: Systems, vol. 47, pp. 2933-2944, 2016.
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