論文の概要: Visual Perception and Modelling in Unstructured Orchard for Apple
Harvesting Robots
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/1912.12555v1
- Date: Sun, 29 Dec 2019 00:30:59 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-01-17 07:45:16.184225
- Title: Visual Perception and Modelling in Unstructured Orchard for Apple
Harvesting Robots
- Title(参考訳): アップルハーベスティングロボットにおける非構造オーチャードの視覚知覚とモデリング
- Authors: Hanwen Kang and Chao Chen
- Abstract要約: 本稿では,果樹園における果実のロボット収穫のための視覚知覚とモデリングの枠組みを開発する。
フレームワークには、視覚的知覚、シナリオマッピング、果物のモデリングが含まれる。
実験の結果、視覚知覚とモデリングアルゴリズムは果実を正確に検出し、局所化することができることがわかった。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 6.634537400804884
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Vision perception and modelling are the essential tasks of robotic harvesting
in the unstructured orchard. This paper develops a framework of visual
perception and modelling for robotic harvesting of fruits in the orchard
environments. The developed framework includes visual perception, scenarios
mapping, and fruit modelling. The Visual perception module utilises a
deep-learning model to perform multi-purpose visual perception task within the
working scenarios; The scenarios mapping module applies OctoMap to represent
the multiple classes of objects or elements within the environment; The fruit
modelling module estimates the geometry property of objects and estimates the
proper access pose of each fruit. The developed framework is implemented and
evaluated in the apple orchards. The experiment results show that visual
perception and modelling algorithm can accurately detect and localise the
fruits, and modelling working scenarios in real orchard environments. The
$F_{1}$ score and mean intersection of union of visual perception module on
fruit detection and segmentation are 0.833 and 0.852, respectively. The
accuracy of the fruit modelling in terms of centre localisation and pose
estimation are 0.955 and 0.923, respectively. Overall, an accurate visual
perception and modelling algorithm are presented in this paper.
- Abstract(参考訳): 視覚知覚とモデリングは、非構造果樹園におけるロボット収穫の重要なタスクである。
本稿では,果樹園における果実収穫のための視覚知覚とモデリングの枠組みを考案する。
開発したフレームワークには、視覚知覚、シナリオマッピング、フルーツモデリングが含まれる。
シナリオマッピングモジュールは、環境内の複数のオブジェクトまたは要素のクラスを表現するためにOctoMapを適用します。 フルーツモデリングモジュールは、オブジェクトの幾何学的特性を推定し、各果物の適切なアクセスポーズを推定します。
開発されたフレームワークは、apple orchardsで実装され、評価される。
実験の結果,視覚知覚およびモデリングアルゴリズムは実果を正確に検出し,局所化し,実果樹園環境での作業シナリオをモデル化できることがわかった。
F_{1}$スコアと果実検出と分画における視覚知覚モジュールの結合の平均値は0.833と0.852である。
中心局在およびポーズ推定における果実モデリングの精度はそれぞれ0.955と0.923である。
本論文では,視覚の正確な認識とモデリングのアルゴリズムについて述べる。
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