Privacy concerns can potentially make camera-based object classification unsuitable for robot navigation. To address this problem, we propose a novel object classification system using only a 2D-LiDAR sensor on mobile robots. The proposed system enables semantic understanding of the environment by applying the YOLOv8n model to classify objects such as tables, chairs, cupboards, walls, and door frames using only data captured by a 2D-LiDAR sensor. The experimental results show that the resulting YOLOv8n model achieved an accuracy of 83.7% in real-time classification running on Raspberry Pi 5, despite having a lower accuracy when classifying door-frames and walls. This validates our proposed approach as a privacy-friendly alternative to camera-based methods and illustrates that it can run on small computers onboard mobile robots.
DOCUMENT
De laatste jaren is burgerwetenschap ofwel Citizen Science sterk in ontwikkeling. Burgers geven input voor onderzoeksvragen, beoordelen onderzoeksvoorstellen en voeren metingen of analyses uit. Meer handen voor de wetenschap dus, maar... wat kun je ermee en wat zijn de nadelen? Zijn alternatieve feiten zo gek nog niet? Maar hoe zit het dan met objectiviteit en de kwaliteit van de gegevens? Aan de hand van voorbeelden neemt Lea den Broeder u mee in de wereld van de Citizen Scientist. Discussieer mee over prikkelende stellingen en scherp uw gedachten.
DOCUMENT
De inzichten uit dit onderzoek moeten vertegenwoordigers van collectieven inspireren om (meer) gebruik te maken van klantdata. Het onderzoek biedt concrete handvatten over hoe klantdata te verzamelen en in te zetten om de effectiviteit van marketingacties van het winkelgebied te verbeteren. Met uiteindelijk als doel om het bezoek, de tevredenheid en de verblijfsduur te verhogen en daarmee ook de omzet van de ondernemers te vergroten. Dit onderzoek is uitgevoerd door de Hogeschool van Amsterdam (HvA) in opdracht van platform De Nieuwe Winkelstraat (DNWS) en is mede mogelijk gemaakt door een financiële bijdrage van Stichting Detailhandel Fonds.
DOCUMENT
