Watching Grass Grow: Long-term Visual Navigation and Mission Planning for Autonomous Biodiversity Monitoring

要約

豊かな植物群落を監視するための、複雑な生態系における挑戦的なロボットの導入について説明します。
調査地はダイナミックな草原植生が大半を占めているため、視覚的に曖昧で、1 日を通して、特に生育期を通して外観が大きく変化する傾向があります。
この外観のダイナミズムと複雑さは、ロボット プラットフォームの安定性に深刻な影響を及ぼします。これは、位置特定がその制御ループの基礎的な部分であるため、自律性が堅牢で再現可能になるまで、ルートを慎重に教え、再教えする必要があるためです。
私たちのシステムは、実験的な気候変動操作に対する草種の反応を監視する6週間にわたって実証されています。
また、他の複雑な自然環境における生物多様性を監視するためのパイプラインの適用可能性についても説明します。

要約(オリジナル)

We describe a challenging robotics deployment in a complex ecosystem to monitor a rich plant community. The study site is dominated by dynamic grassland vegetation and is thus visually ambiguous and liable to drastic appearance change over the course of a day and especially through the growing season. This dynamism and complexity in appearance seriously impact the stability of the robotics platform, as localisation is a foundational part of that control loop, and so routes must be carefully taught and retaught until autonomy is robust and repeatable. Our system is demonstrated over a 6-week period monitoring the response of grass species to experimental climate change manipulations. We also discuss the applicability of our pipeline to monitor biodiversity in other complex natural settings.

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