A Fast Path-Planning Method for Continuous Harvesting of Table-Top Grown Strawberries

要約

1 回の操作で複数の果物を連続的に収穫して保管することで、ロボットは繰り返しの往復運動に必要な移動距離を大幅に短縮できます。
Rapidly-Exploring Random Tree (RRT) や A-star (A) などの従来の衝突のない経路計画アルゴリズムは、検索効率が低く、過剰な冗長ポイントが生成されるため、効率的な連続果実収穫の要求を満たせないことがよくあります。
。
この論文では、卓上栽培イチゴの連続収穫用に設計された高速経路計画手法である対話型局所最小探索アルゴリズム (ILMSA) を紹介します。
このアルゴリズムは、極小点に基づいて衝突のないパス セグメントを反復的に拡張および洗練する、対話型のノード拡張戦略を特徴としていました。
アルゴリズムが 3D で機能できるようにするために、3D 環境が複数の 2D 平面に投影され、各平面上に最適なパスが生成されました。
次に、最適なパスが選択され、3D パス セグメントが統合され、平滑化されます。
シミュレーションの結果、ILMSA は既存の手法を上回り、3D-RRT と比較してパス長を 21.5% 短縮し、計画時間を 97.1% 短縮し、3D のイチゴ最低点 (LPS) アルゴリズムよりも 11.6% 短いパスと 25.4% 少ないノードを達成したことが実証されました。
環境。
2D では、ILMSA は、A より 16.2%、RRT より 23.4%、RRT-Connect より 20.9% 短いパス長を実現しながら、96% 以上高速で、生成するノードの数が大幅に減少しました。
フィールドテストでは、ILMSA が複雑な農業作業に適していることが確認され、計画と実行の合計時間と平均経路長は、LPS アルゴリズムで達成される時間のそれぞれ約 58% と 69% でした。

要約(オリジナル)

Continuous harvesting and storage of multiple fruits in a single operation allow robots to significantly reduce the travel distance required for repetitive back-and-forth movements. Traditional collision-free path planning algorithms, such as Rapidly-Exploring Random Tree (RRT) and A-star (A), often fail to meet the demands of efficient continuous fruit harvesting due to their low search efficiency and the generation of excessive redundant points. This paper presents the Interactive Local Minima Search Algorithm (ILMSA), a fast path-planning method designed for the continuous harvesting of table-top grown strawberries. The algorithm featured an interactive node expansion strategy that iteratively extended and refined collision-free path segments based on local minima points. To enable the algorithm to function in 3D, the 3D environment was projected onto multiple 2D planes, generating optimal paths on each plane. The best path was then selected, followed by integrating and smoothing the 3D path segments. Simulations demonstrated that ILMSA outperformed existing methods, reducing path length by 21.5% and planning time by 97.1% compared to 3D-RRT, while achieving 11.6% shorter paths and 25.4% fewer nodes than the Lowest Point of the Strawberry (LPS) algorithm in 3D environments. In 2D, ILMSA achieved path lengths 16.2% shorter than A, 23.4% shorter than RRT, and 20.9% shorter than RRT-Connect, while being over 96% faster and generating significantly fewer nodes. Field tests confirmed ILMSA’s suitability for complex agricultural tasks, having a combined planning and execution time and an average path length that were approximately 58% and 69%, respectively, of those achieved by the LPS algorithm.

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