要約
この研究では、自動化された果樹枝の剪定アプリケーション用の視覚誘導ロボット制御システムを提示します。
従来の剪定慣行は労働集約的であり、農業効率とスケーラビリティを制限し、高度な自動化の必要性を強調しています。
重要な課題は、複雑な果樹園環境における切削工具の正確で堅牢な位置付けであり、密な枝と閉塞がターゲットアクセスを困難にすることです。
これに対処するために、Intel RealSense D435カメラがUR5Eロボットアームのフランジに取り付けられており、トランスベースのポイントトラッカーであるCoTracker3は、カメラビューのポイントを追跡する視覚サーボ制御に使用されます。
このシステムは、比例制御を反復的な逆運動学と統合し、正確なエンド効果の位置付けを実現します。
このシステムはガゼボシミュレーションで検証され、5mmの位置許容度内で77.77%の成功率と10mm許容範囲内で100%の成功率を達成し、平均終末効果誤差は4.28 +/- 1.36 mmです。
ビジョンコントローラーは、ピクセルワークスペース内の多様なターゲット位置にわたって堅牢なパフォーマンスを実証しました。
結果は、視覚ベースの追跡を統合することの有効性を、精密な農業タスクの運動学的制御と統合します。
将来の作業では、実際の実装と、実際の切断操作のためのフォースセンシングの統合に焦点を当てます。
要約(オリジナル)
This study presents a vision-guided robotic control system for automated fruit tree pruning applications. Traditional pruning practices are labor-intensive and limit agricultural efficiency and scalability, highlighting the need for advanced automation. A key challenge is the precise, robust positioning of the cutting tool in complex orchard environments, where dense branches and occlusions make target access difficult. To address this, an Intel RealSense D435 camera is mounted on the flange of a UR5e robotic arm and CoTracker3, a transformer-based point tracker, is utilized for visual servoing control that centers tracked points in the camera view. The system integrates proportional control with iterative inverse kinematics to achieve precise end-effector positioning. The system was validated in Gazebo simulation, achieving a 77.77% success rate within 5mm positional tolerance and 100% success rate within 10mm tolerance, with a mean end-effector error of 4.28 +/- 1.36 mm. The vision controller demonstrated robust performance across diverse target positions within the pixel workspace. The results validate the effectiveness of integrating vision-based tracking with kinematic control for precision agricultural tasks. Future work will focus on real-world implementation and the integration of force sensing for actual cutting operations.
arxiv情報
著者 | Dawood Ahmed,Basit Muhammad Imran,Martin Churuvija,Manoj Karkee |
発行日 | 2025-06-05 19:01:30+00:00 |
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