論文の概要: Using a Distance Sensor to Detect Deviations in a Planar Surface

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.03838v1
• Date: Wed, 7 Aug 2024 15:24:25 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-08 12:44:51.451215
• Title: Using a Distance Sensor to Detect Deviations in a Planar Surface
• Title（参考訳）: 距離センサを用いた平面表面の偏差検出
• Authors: Carter Sifferman, William Sun, Mohit Gupta, Michael Gleicher,
• Abstract要約: 平面表面が幾何学的偏差を含むかどうかを,小型光時間センサによる瞬時測定のみで決定する手法について検討する。 本手法の鍵となるのは,オフザシェルフ距離センサで捉えた生の飛行時間データに符号化された全情報の活用である。 本研究では,広視野での移動ロボットの障害物回避を可能にする実例を構築した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.15053198469424
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We investigate methods for determining if a planar surface contains geometric deviations (e.g., protrusions, objects, divots, or cliffs) using only an instantaneous measurement from a miniature optical time-of-flight sensor. The key to our method is to utilize the entirety of information encoded in raw time-of-flight data captured by off-the-shelf distance sensors. We provide an analysis of the problem in which we identify the key ambiguity between geometry and surface photometrics. To overcome this challenging ambiguity, we fit a Gaussian mixture model to a small dataset of planar surface measurements. This model implicitly captures the expected geometry and distribution of photometrics of the planar surface and is used to identify measurements that are likely to contain deviations. We characterize our method on a variety of surfaces and planar deviations across a range of scenarios. We find that our method utilizing raw time-of-flight data outperforms baselines which use only derived distance estimates. We build an example application in which our method enables mobile robot obstacle and cliff avoidance over a wide field-of-view.
• Abstract（参考訳）: 平面表面が幾何学的偏差(例えば、突起、物体、ディボット、崖)を含むかどうかを、小型の光時間センサから瞬時に測定しただけで判定する方法を検討する。 本手法の鍵となるのは,オフザシェルフ距離センサで捉えた生の飛行時間データに符号化された全情報の活用である。 我々は、幾何学と表面測光の鍵となるあいまいさを識別する問題を解析する。 この難易度を克服するために、ガウス混合モデルと平面面測定の小さなデータセットをマッチングする。 このモデルは、平面面の望まれる幾何と測光の分布を暗黙的に捉え、偏差を含む可能性のある測定を識別するために用いられる。 本手法は,様々なシナリオにまたがる様々な面と平面の偏差を特徴付ける。 提案手法は, 飛行時間データを用いた場合, 導出距離推定のみを用いるベースラインよりも優れることがわかった。 本研究では,移動ロボットの障害物や崖回避を広い視野で実現するための実例を構築した。

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