A platform for research: civil engineering, architecture and urbanism
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PROBABILISTISCHE ENTSCHEIDUNGSUNTERSTÜTZUNG ZUR HINDERNISERKENNUNG UND -KLASSIFIZIERUNG IN EINEM ARBEITSBEREICH
Die hierin offenbarten Systeme und Verfahren bieten probabilistische Entscheidungsunterstützung in Bezug auf erkannte Hindernisse in einem Arbeitsbereich. Echtzeit-Datensätze werden von Hindernissensoren im Zusammenhang mit mindestens einem selbstfahrenden Arbeitsfahrzeug gesammelt, die dem erkannten Vorhandensein/Nichtvorhandensein von Hindernissen an bestimmten Orten innerhalb des Arbeitsbereichs entsprechen. Die empfangenen Echtzeit-Datensätze werden in einen Datenspeicher integriert, der A-priori-Datensätze umfasst, die dem Arbeitsbereich entsprechen, um einen oder mehrere neue A-priori-Datensätze zu erzeugen. Wahrscheinlichkeiten für das erkannte Vorhandensein oder Nichtvorhandensein des Hindernisses und für jede von einer oder mehreren Hinderniskategorien werden auf Grundlage des empfangenen Echtzeit-Datensatzes und mindestens eines A-priori-Datensatzes bestimmt, der dem Ort des Arbeitsfahrzeugs entspricht. Eine Ausgabe, die zumindest einer wahrscheinlichsten der bestimmten Wahrscheinlichkeiten entspricht, wird als Rückmeldung an eine Benutzerschnittstelle und/oder an relevante Maschinensteuereinheiten erzeugt.
Systems and methods disclosed herein provide probabilistic decision support regarding detected obstacles in a working area. Real-time data sets are collected from obstacle sensors associated with at least one self-propelled work vehicle, corresponding to detected presence/absence of obstacles at given locations within the working area. The received real-time data sets are integrated in data storage comprising a priori data sets corresponding to the working area, to generate one or more new a priori data sets. Probabilities are determined for the detected presence or absence of the obstacle, and for each of one or more obstacle categories, based on the received real-time data set and at least an a priori data set corresponding to the work vehicle's location. An output corresponding to at least a most likely of the determined probabilities is generated as feedback to a user interface, and/or relevant machine control units.
PROBABILISTISCHE ENTSCHEIDUNGSUNTERSTÜTZUNG ZUR HINDERNISERKENNUNG UND -KLASSIFIZIERUNG IN EINEM ARBEITSBEREICH
Die hierin offenbarten Systeme und Verfahren bieten probabilistische Entscheidungsunterstützung in Bezug auf erkannte Hindernisse in einem Arbeitsbereich. Echtzeit-Datensätze werden von Hindernissensoren im Zusammenhang mit mindestens einem selbstfahrenden Arbeitsfahrzeug gesammelt, die dem erkannten Vorhandensein/Nichtvorhandensein von Hindernissen an bestimmten Orten innerhalb des Arbeitsbereichs entsprechen. Die empfangenen Echtzeit-Datensätze werden in einen Datenspeicher integriert, der A-priori-Datensätze umfasst, die dem Arbeitsbereich entsprechen, um einen oder mehrere neue A-priori-Datensätze zu erzeugen. Wahrscheinlichkeiten für das erkannte Vorhandensein oder Nichtvorhandensein des Hindernisses und für jede von einer oder mehreren Hinderniskategorien werden auf Grundlage des empfangenen Echtzeit-Datensatzes und mindestens eines A-priori-Datensatzes bestimmt, der dem Ort des Arbeitsfahrzeugs entspricht. Eine Ausgabe, die zumindest einer wahrscheinlichsten der bestimmten Wahrscheinlichkeiten entspricht, wird als Rückmeldung an eine Benutzerschnittstelle und/oder an relevante Maschinensteuereinheiten erzeugt.
Systems and methods disclosed herein provide probabilistic decision support regarding detected obstacles in a working area. Real-time data sets are collected from obstacle sensors associated with at least one self-propelled work vehicle, corresponding to detected presence/absence of obstacles at given locations within the working area. The received real-time data sets are integrated in data storage comprising a priori data sets corresponding to the working area, to generate one or more new a priori data sets. Probabilities are determined for the detected presence or absence of the obstacle, and for each of one or more obstacle categories, based on the received real-time data set and at least an a priori data set corresponding to the work vehicle's location. An output corresponding to at least a most likely of the determined probabilities is generated as feedback to a user interface, and/or relevant machine control units.
PROBABILISTISCHE ENTSCHEIDUNGSUNTERSTÜTZUNG ZUR HINDERNISERKENNUNG UND -KLASSIFIZIERUNG IN EINEM ARBEITSBEREICH
MOOREHEAD STEWART J (author) / CHERNEY MARK J (author)
2021-04-29
Patent
Electronic Resource
German
Hinderniserkennung mit Microsoft Kinect
| TIBKAT | 2014
Arbeitsbereich-Präsentationsvorrichtung und Arbeitsbereich-Präsentationsverfahren
| European Patent Office | 2022
Sensor zur berührungslosen und taktilen Hinderniserkennung
| European Patent Office | 2019
VERFAHREN ZUR HINDERNISERKENNUNG BEI EINER ZUGANGSVORRICHTUNG
| European Patent Office | 2021