Fusion-Driven Tree Reconstruction and Fruit Localization: Advancing Precision in Agriculture

要約

果物の流通は、農業と農業ロボットの将来を形作る上で極めて重要であり、合理化されたサプライチェーンへの道を切り開きます。
この研究では、RGB 画像、LiDAR、IMU データの相乗効果を利用して、複雑な樹木の再構成と果物のピンポイント位置特定を実現する革新的な方法論を導入しています。
このような統合により、果実の分布に関する洞察が得られ、農業用ロボットや自動化システムのガイダンスの精度が向上するだけでなく、さまざまな樹木構造にわたって合成果実のパターンをシミュレートするための準備も整えられます。
このアプローチを検証するために、制御された環境と実際の桃園の両方で実験が行われました。
この結果は、この融合駆動方法論の堅牢性と有効性を強調し、将来の農業ロボット工学と精密農業のための変革ツールとしての可能性を強調しています。

要約(オリジナル)

Fruit distribution is pivotal in shaping the future of both agriculture and agricultural robotics, paving the way for a streamlined supply chain. This study introduces an innovative methodology that harnesses the synergy of RGB imagery, LiDAR, and IMU data, to achieve intricate tree reconstructions and the pinpoint localization of fruits. Such integration not only offers insights into the fruit distribution, which enhances the precision of guidance for agricultural robotics and automation systems, but also sets the stage for simulating synthetic fruit patterns across varied tree architectures. To validate this approach, experiments have been carried out in both a controlled environment and an actual peach orchard. The results underscore the robustness and efficacy of this fusion-driven methodology, highlighting its potential as a transformative tool for future agricultural robotics and precision farming.

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