GatorX855D
Beschreibung
Dieser Roboter basiert auf einem John Deere XUV 855D Gator. Ausgestattet ist das Fahrzeug mit einem 17 kW Dieselmotor, einem Automatikgetriebe, einem Nachfrage-gesteuerten Vierradantrieb und vier unabhängigen dual A-arm Radaufhängungen, welche vor allem das Fahren auf unebenem Terrain vereinfachen. Zusätzlich wurde das Fahrzeug mit einem Drive-by-Wire System versehen, um autonomes Fahren zu ermöglichen. Aus diesem Grund ist der Gator vollständig über einen Computer steuerbar. Zur dieser Steuerung gehören Zündung, Gas, Bremse, Lenkung, Gangschaltung und Lichtsteuerung.
Die Vorderseite des Gators ist mit einer Reihe von Sensoren bestückt, welche das Umgebungsgelände einschätzen und bewerten und somit die Fahrt durch Waldstücke und über Felder ermöglichen. Unter anderem handelt es sich hierbei um zwei Stereo-Kameras und zwei time-of-flight Kameras.
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Veröffentlichungen
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- Drive on Pedestrian Walk. TUK Campus Dataset.
2021 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS), S. 3822 - 3828. (2021) - Behavior-Based Obstacle Detection in Off-Road Environments Considering Data Quality.
Informatics in Control, Automation and Robotics, Vol. 495, S. 786 - 809. (2020) - Combining Onthologies and Behavior-Based Control for Aware Navigation in Challenging Off-Road Environments.
Proceedings of the 16th International Conference on Informatics in Control, Automation and Robotics (ICINCO 2019), S. 135 - 146. (2019)
DOI: 10.5220/0007934301350146, ISBN: 9789897583803 - Generation of Elevation Maps for Planning and Navigation of Vehicles in Rough Natural Terrain.
Advances in Service and Industrial Robotics, Vol. 980, S. 488 - 495. (2019)
https://doi.org/10.1007/978-3-030-19648-6_56 ISBN: 978-3-030-19648-6 - Segmentation of Very Sparse and Noisy Point Clouds.
ICACR 2019, S. 119124. (2019) - Behavior-Based Low-Level Control for (semi-) Autonomous Vehicles in Rough Terrain.
Proceedings of ISR 2018, S. 386 - 393. (2018) - Combining Behavior-Based and Contract-Based Control Architectures for Behavior Optimization of Networked Autonomous Vehicles in Unstructured Environments.
Commercial Vehicle Technology 2018. Proceedings of the 5th Commercial Vehicle Technology Symposium – CVT 2018, S. 324 - 335. (2018) - Local Behavior-Based Navigation in Rough Off-Road Scenarios based on Vehicle Kinematics.
2018 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA), S. 719 - 724. (2018)
DOI: 10.1109/ICRA.2018.8460631 - Multi Feature Maps for Autonomous Off-Road Navigation in Rough Environments.
(2018) - Ontologies for Situation-Aware, Autonomous Navigation in Challenging Off-Road Environments.
(2018) - Realistic Simulation of GPS Signal Quality for Autonomous Robots by using Virtual Satellites.
(2018) - Object Tracking and Movement Prediction.
(2017) - Quality-Based Behavior-Based Control for Autonomous Robots in Rough Environments.
Proceedings of the 14th International Conference on Informatics in Control, Automation and Robotics (ICINCO 2017), Vol. 1, S. 513 - 524. (2017) - An Adaptive Detection Approach for Autonomous Forest Path Following using Stereo Vision.
Proceedings of the 14th International Conference on Control, Automation, Robotics and Vision (ICARCV 2016), (2016) - Structured Design of Quality-Sensitive Behavior-Based Perception Systems.
(2016) - Using OpenStreetMap for Autonomous Mobile Robot Navigation.
Proceedings of the 14th International Conference on Intelligent Autonomous Systems (IAS-14), (2016) - A Stereo Vision Based Obstacle Detection System for Agricultural Applications.
Proceedings of Field and Service Robotics (FSR), (2015)