要約
剪定や収穫の選択などの園芸作業は労働集約的であり、園芸スタッフを見つけるのは困難です。
これらのタスクの自動化は、半構造化された温室の作業スペース、照明などの環境条件の変化、閉塞の多い密集した植物の成長、および非剛体植物器官の穏やかな操作の必要性などにより、困難です。
この研究では、操作用の 2 本のアームと、ステレオ カメラを使用した能動的な知覚のための多関節ヘッドとしての 3 番目のアームを備えた 3 アーム システム HortiBot を紹介します。
その認識システムは、ピーマンだけでなく、花柄や茎もリアルタイムで検出し、オンラインでデータ関連付けを実行して、ピーマン植物の世界モデルを構築します。
衝突を認識したオンライン軌道生成により、3 本のアームすべてがそれぞれのターゲットを安全に追跡して、観察、把握、切断を行うことができます。
私たちは知覚と操作を統合してピーマンの選択的収穫を実行し、ラボ実験でシステムを評価しました。
HortiBot は、アクティブな知覚とエンドエフェクターの力トルク感知を組み合わせて準拠した操作を行うことで、屋内のコショウ植物のモックアップで高い成功率を達成しています。
要約(オリジナル)
Horticultural tasks such as pruning and selective harvesting are labor intensive and horticultural staff are hard to find. Automating these tasks is challenging due to the semi-structured greenhouse workspaces, changing environmental conditions such as lighting, dense plant growth with many occlusions, and the need for gentle manipulation of non-rigid plant organs. In this work, we present the three-armed system HortiBot, with two arms for manipulation and a third arm as an articulated head for active perception using stereo cameras. Its perception system detects not only peppers, but also peduncles and stems in real time, and performs online data association to build a world model of pepper plants. Collision-aware online trajectory generation allows all three arms to safely track their respective targets for observation, grasping, and cutting. We integrated perception and manipulation to perform selective harvesting of peppers and evaluated the system in lab experiments. Using active perception coupled with end-effector force torque sensing for compliant manipulation, HortiBot achieves high success rates in our indoor pepper plant mock-up.
arxiv情報
著者 | Christian Lenz,Rohit Menon,Michael Schreiber,Melvin Paul Jacob,Sven Behnke,Maren Bennewitz |
発行日 | 2024-10-01 14:58:15+00:00 |
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