SeeTree — A modular, open-source system for tree detection and orchard localization

要約

正確なローカリゼーションは、精密な果樹園管理の重要な機能要件です。
ただし、栽培者が利用できる既製の商業ソリューションはほとんどありません。
このホワイトペーパーでは、あらゆる車両に展開できるツリートランク検出と果樹園のローカリゼーションのためのモジュール式オープンソース組み込みシステムであるSeetreeを紹介します。
粒子フィルターを使用した視力ベースの総列のローカリゼーションに関する以前の作業に基づいて、Seetreeにはいくつかの新しい機能が含まれています。
まず、row外の岬ターニングを含む完全な果樹園のローカリゼーションの能力を提供します。
第二に、モーションモデルに視覚、GNSS、またはホイール匂いのいずれかを統合する柔軟性が含まれています。
商業果樹園でのフィールド実験中、システムは、最初の粒子の位置で大きな不確実性から始まる場合でも、800回の試行を99％の時間の正しい場所に収束しました。
列が並んでいると、システムはターンの99％を正しく追跡しました（43の一意の行の変更を表す860回の試行）。
採用と将来の研究開発をサポートするために、データセット、設計ファイル、ソースコードをコミュニティが自由に利用できるようにします。

要約(オリジナル)

Accurate localization is an important functional requirement for precision orchard management. However, there are few off-the-shelf commercial solutions available to growers. In this paper, we present SeeTree, a modular, open source embedded system for tree trunk detection and orchard localization that is deployable on any vehicle. Building on our prior work on vision-based in-row localization using particle filters, SeeTree includes several new capabilities. First, it provides capacity for full orchard localization including out-of-row headland turning. Second, it includes the flexibility to integrate either visual, GNSS, or wheel odometry in the motion model. During field experiments in a commercial orchard, the system converged to the correct location 99% of the time over 800 trials, even when starting with large uncertainty in the initial particle locations. When turning out of row, the system correctly tracked 99% of the turns (860 trials representing 43 unique row changes). To help support adoption and future research and development, we make our dataset, design files, and source code freely available to the community.

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