Vision-Based Crack Segmentation and Coverage Planning for Autonomous Mobile Robots
Dit artikel presenteert een autonoom mobiel robotisch systeem dat een lichtgewicht YOLOv11n-seg deep learning-model voor realtime scheurdetectie integreert met een geheugenversterkte boustrophedon coverage path planner, waarbij een hoge gebiedsdekking en padefficiëntie wordt bereikt in gesimuleerdeerde infrastructuurinspectietaken.