Restorebot: Towards an Autonomous Robotics Platform for Degraded Rangeland Restoration

要約

荒廃した放牧地では、植物の出現と分布が継続的に変化します。
しかし、これらの変化の性質は微妙です。季節の間に苗木が芽を出し、一部は繁栄する一方で、他の苗木は枯れてしまう一方で、複数の季節にわたって降水量が変動し、家畜に放牧される可能性があります。
これらの条件付け変数の性質により、生態学者が研究中の介入技術の有効性を定量化することが困難になります。
これらの観察と介入のタスクをサポートするために、私たちは RestoreBot を開発しました。これは、植生回復をサポートするためのデータ収集と介入を目的として、荒廃した放牧地でデータを収集するために設計されたモバイル ロボット プラットフォームです。
複数の導入を通じて、植生回復のための自律的なデータ収集の機会と課題、およびこの分野でのさらなる取り組みの重要性について概説します。
具体的には、位置特定、マッピング、データの関連付け、および地形の評価が導入に向けた未解決の問題のままであるが、コンピュータービジョン、センシング、および自律性の最近の進歩により、自律的な植生の有望な見通しが提供されることがわかりました。

要約(オリジナル)

Degraded rangelands undergo continual shifts in the appearance and distribution of plant life. The nature of these changes however is subtle: between seasons seedlings sprout up and some flourish while others perish, meanwhile, over multiple seasons they experience fluctuating precipitation volumes and can be grazed by livestock. The nature of these conditioning variables makes it difficult for ecologists to quantify the efficacy of intervention techniques under study. To support these observation and intervention tasks, we develop RestoreBot: a mobile robotic platform designed for gathering data in degraded rangelands for the purpose of data collection and intervention in order to support revegetation. Over the course of multiple deployments, we outline the opportunities and challenges of autonomous data collection for revegetation and the importance of further effort in this area. Specifically, we identify that localization, mapping, data association, and terrain assessment remain open problems for deployment, but that recent advances in computer vision, sensing, and autonomy offer promising prospects for autonomous revegetation.

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