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Terrain Classification-Based Dynamic Trajectory Tracking Controller for Mobile Robots
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AI
DOI：10.1007/978-3-032-09037-9_32.png)
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摘要
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本研究提出了一种用于实时地形表面分类的嵌入式系统，并应用于移动机器人。我们采用MobileNetV2和ResNet50卷积神经网络模型来区分光滑、岩石和泥泞地形。网络在自定义数据集上进行了适配和评估，结果表明MobileNetV2在准确性和效率之间提供了适用于Jetson Nano平台的平衡。作为用例，分类器被集成到自主系统中，其中预测的地形标签从预设计的控制库中选择最合适的轨迹跟踪控制器。该方法确保控制系统适应环境，增强了轨迹跟踪的鲁棒性。我们展示了关于分类准确率、推理时间以及集成闭环系统演示的实验结果。
Keyword:
Terrain classification
Convolutional neural networks
Embedded vision
Jetson Nano
期刊
A
IF:
0
论文数:
31
被引数:
0
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