Precision Harvesting in Cluttered Environments: Integrating End Effector Design with Dual Camera Perception

要約

特殊作物産業の労働力不足により、農業の効率と生産性を向上させるためのロボット自動化の必要性が生じています。
以前の操作システムは、整理された構造化された環境での収穫においてうまく機能します。
高いトンネル環境はよりコンパクトであり、自然界では雑然としているため、大きなフォームファクターシステムとグリッパーの再考が必要です。
グローバルな検出カメラと、閉ループの視覚フィードバックと信頼できるエラー処理を介して小さな果物の正確なローカリゼーションを実証するローカルアイインハンドカメラを組み込んだ新しいコード設計フレームワークを提案します。
高トンネルでのフィールド実験は、私たちのシステムが平均10.98秒でチェリートマトフルーツの平均85.0 \％に達することができることを示しています。

要約(オリジナル)

Due to labor shortages in specialty crop industries, a need for robotic automation to increase agricultural efficiency and productivity has arisen. Previous manipulation systems perform well in harvesting in uncluttered and structured environments. High tunnel environments are more compact and cluttered in nature, requiring a rethinking of the large form factor systems and grippers. We propose a novel codesigned framework incorporating a global detection camera and a local eye-in-hand camera that demonstrates precise localization of small fruits via closed-loop visual feedback and reliable error handling. Field experiments in high tunnels show our system can reach an average of 85.0\% of cherry tomato fruit in 10.98s on average.

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