RICE: Reactive Interaction Controller for Cluttered Canopy Environment

要約

農業用カノピーなどの密集した乱雑な環境でのロボットナビゲーションは、葉や枝によって引き起こされる物理的および視覚的閉塞のために大きな課題を提示します。
従来のビジョンベースまたはモデル依存のアプローチは、これらの設定でしばしば失敗します。これらの設定では、葉と枝を損傷することなく物理的な相互作用がターゲットに到達するために必要です。
エンドエフェクターの位置とリアルタイムの触覚フィードバックを使用して、コンタクトが豊富で乱雑な、変形可能な環境でロボットアームの安全なナビゲーションを可能にする新しいリアクティブコントローラーを提示します。
提案されたフレームワークの相互作用戦略は、障害を操作することで妨害を最小限に抑え、それらを通り抜けてターゲットに向かって移動することとのトレードオフに基づいています。
閉塞されたターゲットを備えた3つの実験プラントセットアップで35を超える試行が、提案されたコントローラーがブランチを破ることなくすべての試験でターゲットに正常に到達し、最先端のモデルのないコントローラーを堅牢性と適応性を上回ったことを示しています。
この作業は、散らばった接触豊富な変形可能な環境における安全で適応的な相互作用の基礎を築き、植物キャノピーでの剪定や収穫などの将来の農業タスクを可能にします。

要約(オリジナル)

Robotic navigation in dense, cluttered environments such as agricultural canopies presents significant challenges due to physical and visual occlusion caused by leaves and branches. Traditional vision-based or model-dependent approaches often fail in these settings, where physical interaction without damaging foliage and branches is necessary to reach a target. We present a novel reactive controller that enables safe navigation for a robotic arm in a contact-rich, cluttered, deformable environment using end-effector position and real-time tactile feedback. Our proposed framework’s interaction strategy is based on a trade-off between minimizing disturbance by maneuvering around obstacles and pushing through them to move towards the target. We show that over 35 trials in 3 experimental plant setups with an occluded target, the proposed controller successfully reached the target in all trials without breaking any branch and outperformed the state-of-the-art model-free controller in robustness and adaptability. This work lays the foundation for safe, adaptive interaction in cluttered, contact-rich deformable environments, enabling future agricultural tasks such as pruning and harvesting in plant canopies.

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