要約
この論文では、正確な位置特定を達成することが最も重要である困難な農業環境 (温室) 向けに特別に作成された革新的なデータセットを紹介します。
データセットは、トマトを栽培する典型的な地中海の温室のすべての廊下を移動しながら、移動ロボットで通常使用される一連のセンサーを備えたモバイル プラットフォームを使用して収集されました。
このデータセットは、屋内のような空間で植物の詳細な 3D モデルを構築するためのユニークな機会を提供し、ロボットによる噴霧などの潜在的な用途を提供します。
著者の知る限りでは、同時位置特定とマッピング (SLAM) 手法をテストするのに適したデータセットが温室環境で初めて提示され、これにより特有の課題が生じます。
このような目標に対するデータセットの適合性は、最先端のアルゴリズムを使用して SLAM 結果を提示することによって評価されます。
データセットは、\url{https://arm.ual.es/arm-group/dataset-greenhouse-2024/} からオンラインで入手できます。
要約(オリジナル)
This paper introduces an innovative dataset specifically crafted for challenging agricultural settings (a greenhouse), where achieving precise localization is of paramount importance. The dataset was gathered using a mobile platform equipped with a set of sensors typically used in mobile robots, as it was moved through all the corridors of a typical Mediterranean greenhouse featuring tomato crop. This dataset presents a unique opportunity for constructing detailed 3D models of plants in such indoor-like space, with potential applications such as robotized spraying. For the first time to the best knowledge of authors, a dataset suitable to put at test Simultaneous Localization and Mapping (SLAM) methods is presented in a greenhouse environment, which poses unique challenges. The suitability of the dataset for such goal is assessed by presenting SLAM results with state-of-the-art algorithms. The dataset is available online in \url{https://arm.ual.es/arm-group/dataset-greenhouse-2024/}.
arxiv情報
| 著者 | Fernando Cañadas-Aránega,Jose Luis Blanco-Claraco,Jose Carlos Moreno,Francisco Rodriguez |
| 発行日 | 2024-02-01 09:08:29+00:00 |
| arxivサイト | arxiv_id(pdf) |
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