Exploring the Potential of Multi-modal Sensing Framework for Forest Ecology

要約

森林は人類に不可欠な資源とサービスを提供しますが、特に林冠のようなアクセスが困難な地域では、実用的なデータの入手が限られているため、森林の保存と復元には課題が伴います。
森林環境でデータを収集する生物学者にとって、アクセシビリティは引き続き課題となっており、多くの場合、センサーを設置するために木に登るのに多大な時間とエネルギーを費やす必要があります。
この操作はリソースを消費するだけでなく、リソースを危険にさらします。
ロボット工学の取り組みは、ロボットを使用して樹冠にアクセスすることに向けられています。
ドローンの群れは、その地域の地図を作成してデータを収集することを目的として、樹冠を通る自律航行、機敏な操縦、木の衝突の回避を披露しました。
しかし、自由飛行するドローンだけに依存するだけではデータ収集が不十分であることが判明しています。
樹冠内でドローンを飛行させると大きな騒音が発生し、動物に迷惑をかけ、データが破損する可能性があります。
さらに、商用ドローンは、空中での物理的インタラクションが必要となる可能性のある器用な作業の自律性が限られていることが多く、データ収集の取り組みがさらに複雑になります。
バイオグライダーやセンサー射撃などの空中配備センサー設置方法は、キャノピー下部内のデータ収集に効果的であることが証明されています。
ただし、これらの方法はデータとセンサーの取得に関連した課題に直面しており、多くの場合人間の介入が必要になります。

要約(オリジナル)

Forests offer essential resources and services to humanity, yet preserving and restoring them presents challenges, particularly due to the limited availability of actionable data, especially in hard-to-reach areas like forest canopies. Accessibility continues to pose a challenge for biologists collecting data in forest environments, often requiring them to invest significant time and energy in climbing trees to place sensors. This operation not only consumes resources but also exposes them to danger. Efforts in robotics have been directed towards accessing the tree canopy using robots. A swarm of drones has showcased autonomous navigation through the canopy, maneuvering with agility and evading tree collisions, all aimed at mapping the area and collecting data. However, relying solely on free-flying drones has proven insufficient for data collection. Flying drones within the canopy generates loud noise, disturbing animals and potentially corrupting the data. Additionally, commercial drones often have limited autonomy for dexterous tasks where aerial physical interaction could be required, further complicating data acquisition efforts. Aerial deployed sensor placement methods such as bio-gliders and sensor shooting have proven effective for data collection within the lower canopy. However, these methods face challenges related to retrieving the data and sensors, often necessitating human intervention.

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