Autonomous Strawberry Picking Robotic System (Robofruit)

要約

いちご狩りの課題により、選択的収穫のロボット技術が必要になりました。
しかし、イチゴの選択的収穫は複雑で、いくつかの科学的研究の問題を形成しています.
利用可能なほとんどのソリューションは、特定のピッキング シナリオのみを扱います。たとえば、単一の種類の果物のみを単独でピッキングします。
それにもかかわらず、最も経済的に実行可能な（例えば、高収量および/または耐病性）イチゴの品種は、密集したクラスターで栽培されています.
このようなユースケースにおける現在の認識技術は非効率的です。
この作業では、いくつかのユニークな機能を備えたイチゴを収穫できる新しいシステムを開発しました。
この機能により、システムは非常に複雑なピッキング シナリオを処理できます。
密なクラスター。
当社のモジュラー システムのコンセプトにより、当社のシステムはさまざまなピッキング シナリオに適応するように再構成可能になります。
2.5 DOF (2 つの独立したメカニズムと 1 つの従属切断システム) を備えたピッキング ヘッドを設計、製造、およびテストしました。このピッキング ヘッドは、損傷や打撲を回避するために果肉に接触することなく、可能性のある閉塞を取り除き、目的のイチゴを収穫することができます。
さらに、イチゴをローカライズし、そのキーポイントを検出し、ポイントをピッキングし、熟度を判断するための新しい認識システムを開発しました。
この目的のために、2 つの新しいデータセットを導入しました。
最後に、商用のイチゴ栽培畑と 3 つの異なるイチゴ品種を使用した研究農場でシステムをテストしました。
結果は、提案されたシステムの有効性と信頼性を示しています。
設計されたピッキングヘッドは、閉塞を取り除き、イチゴを効果的に収穫することができました.
この認識システムは、イチゴの熟度を 95% の精度で検出して判断することができました。
全体として、システムは検出されたすべてのイチゴの 87% を収穫でき、すべての摘採可能な果物の成功率は 83% でした。
また、ディスカッション セクションでは、一連の未解決の研究課題についても議論します。

要約(オリジナル)

Challenges in strawberry picking made selective harvesting robotic technology demanding. However, selective harvesting of strawberries is complicated forming a few scientific research questions. Most available solutions only deal with a specific picking scenario, e.g., picking only a single variety of fruit in isolation. Nonetheless, most economically viable (e.g. high-yielding and/or disease-resistant) varieties of strawberry are grown in dense clusters. The current perception technology in such use cases is inefficient. In this work, we developed a novel system capable of harvesting strawberries with several unique features. The features allow the system to deal with very complex picking scenarios, e.g. dense clusters. Our concept of a modular system makes our system reconfigurable to adapt to different picking scenarios. We designed, manufactured, and tested a picking head with 2.5 DOF (2 independent mechanisms and 1 dependent cutting system) capable of removing possible occlusions and harvesting targeted strawberries without contacting fruit flesh to avoid damage and bruising. In addition, we developed a novel perception system to localise strawberries and detect their key points, picking points, and determine their ripeness. For this purpose, we introduced two new datasets. Finally, we tested the system in a commercial strawberry growing field and our research farm with three different strawberry varieties. The results show the effectiveness and reliability of the proposed system. The designed picking head was able to remove occlusions and harvest strawberries effectively. The perception system was able to detect and determine the ripeness of strawberries with 95% accuracy. In total, the system was able to harvest 87% of all detected strawberries with a success rate of 83% for all pluckable fruits. We also discuss a series of open research questions in the discussion section.

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