氷河のムーラン(縦穴)の3Dマッピング:課題と教訓
3D Mapping of Glacier Moulins: Challenges and lessons learned
カスタムLiDAR慣性マッピング装置を用いてアサバスカ氷河の氷河ムーランを計測し、その展開で得られた知見とロボティクスが克服すべき課題を報告したフィールドレポート。
著者: William Dubois, Matěj Boxan, Johann Laconte, François Pomerleau
分類: cs.RO
原文アブストラクト
In this paper, we present a field report of the mapping of the Athabasca Glacier, using a custom-made lidar-inertial mapping platform. With the increasing autonomy of robotics, a wider spectrum of applications emerges. Among these, the surveying of environmental areas presents arduous and hazardous challenges for human operators. Leveraging automated platforms for data collection holds the promise of unlocking new applications and a deeper comprehension of the environment. Over the course of a week-long deployment, we collected glacier data using a tailor-made measurement platform and reflected on the inherent challenges associated with such experiments. We focus on the insights gained and the forthcoming challenges that robotics must surmount to effectively map these terrains.
関連論文
- 障害物が曲がるとき:フィールドロボティクスにおける植生変形のモデル化フィールドロボティクス
- MapForest: 森林マッピングと外来種位置特定のためのモジュール式フィールドロボティクスシステムフィールドロボティクス
- WetExplorer: 自律移動ロボットによる湿地温室効果ガス調査の自動化フィールドロボティクス
- 植物学×ロボティクス:アルプス山麓のガレ場モニタリングフィールドロボティクス
- MoistureMapper:大規模高解像度土壌水分マッピングのための自律移動ロボットフィールドロボティクス
- SVan: フィールドロボティクスの開発・展開プラットフォームとしての移動ハブフィールドロボティクス
