3D Skeletonization of Complex Grapevines for Robotic Pruning

要約

休眠中のブドウの木のロボット剪定は、ブドウのバランスとブドウの品質を促進するために活発な研究が行われている分野ですが、これまでのロボットによる取り組みは主に、商業的なブドウ畑を代表しない平面的で単純化されたブドウの木に焦点を当ててきました。
この論文は、植物の骨格化技術を拡張することにより、より密集したより複雑な蔓構造の剪定に必要なロボット認識機能を進歩させることを目的としています。
提案されたパイプラインは、ベースライン アルゴリズムよりも再投影誤差が低く、接続性が高い骨格ブドウの木モデルを生成します。
また、3D および骨格情報により、以前の研究を上回る密集した蔓の剪定重量の予測精度がどのように可能になるかについても説明します。剪定重量は、剪定場所の選択に影響を与える重要な蔓の指標です。

要約(オリジナル)

Robotic pruning of dormant grapevines is an area of active research in order to promote vine balance and grape quality, but so far robotic efforts have largely focused on planar, simplified vines not representative of commercial vineyards. This paper aims to advance the robotic perception capabilities necessary for pruning in denser and more complex vine structures by extending plant skeletonization techniques. The proposed pipeline generates skeletal grapevine models that have lower reprojection error and higher connectivity than baseline algorithms. We also show how 3D and skeletal information enables prediction accuracy of pruning weight for dense vines surpassing prior work, where pruning weight is an important vine metric influencing pruning site selection.

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