Lavender Autonomous Navigation with Semantic Segmentation at the Edge

要約

農業活動で成功を収めるには、条作畑での正確なナビゲーションに大きく依存します。
最近、セグメンテーション ベースのナビゲーションは、GPS ベースの位置特定が利用できない場合、または植生や悪天候のためにより高い精度が必要な場合に信頼できる技術として浮上しています。
また、植物が急速に成長しており、ナビゲーション アルゴリズムのオンライン適応が必要な場合にも役立ちます。
この研究では、シミュレーションと現実世界のシナリオの両方を考慮して、セグメンテーション ベースの視覚に依存しないナビゲーション アルゴリズムをラベンダー畑に適用します。
このアプローチの有効性は、広範な実験テストを通じて検証されており、提案されたソリューションがさまざまなシナリオに一般化して、信頼性の高い結果を提供できることが示されています。

要約(オリジナル)

Achieving success in agricultural activities heavily relies on precise navigation in row crop fields. Recently, segmentation-based navigation has emerged as a reliable technique when GPS-based localization is unavailable or higher accuracy is needed due to vegetation or unfavorable weather conditions. It also comes in handy when plants are growing rapidly and require an online adaptation of the navigation algorithm. This work applies a segmentation-based visual agnostic navigation algorithm to lavender fields, considering both simulation and real-world scenarios. The effectiveness of this approach is validated through a wide set of experimental tests, which show the capability of the proposed solution to generalize over different scenarios and provide highly-reliable results.

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