論文の概要: DeepWay: a Deep Learning Waypoint Estimator for Global Path Generation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.16322v2
- Date: Thu, 21 Jan 2021 17:01:14 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-10-01 16:01:03.036882
- Title: DeepWay: a Deep Learning Waypoint Estimator for Global Path Generation
- Title（参考訳）: DeepWay:グローバルパス生成のためのディープラーニングウェイポイント推定器
- Authors: Vittorio Mazzia, Francesco Salvetti, Diego Aghi and Marcello Chiaberge
- Abstract要約: 本研究は,占有グリッドマップを与えられたウェイポイントを推定できる特徴学習完全畳み込みモデルを提案する。
特に,本提案手法を行ベースの作物の特定事例に適用し,その拡大を完全にカバーできる大域的な経路を生成する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.3764085113103222
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Agriculture 3.0 and 4.0 have gradually introduced service robotics and
automation into several agricultural processes, mostly improving crops quality
and seasonal yield. Row-based crops are the perfect settings to test and deploy
smart machines capable of monitoring and manage the harvest. In this context,
global path generation is essential either for ground or aerial vehicles, and
it is the starting point for every type of mission plan. Nevertheless, little
attention has been currently given to this problem by the research community
and global path generation automation is still far to be solved. In order to
generate a viable path for an autonomous machine, the presented research
proposes a feature learning fully convolutional model capable of estimating
waypoints given an occupancy grid map. In particular, we apply the proposed
data-driven methodology to the specific case of row-based crops with the
general objective to generate a global path able to cover the extension of the
crop completely. Extensive experimentation with a custom made synthetic dataset
and real satellite-derived images of different scenarios have proved the
effectiveness of our methodology and demonstrated the feasibility of an
end-to-end and completely autonomous global path planner.
- Abstract（参考訳）: 農業3.0と4.0は徐々にサービスロボティクスと自動化をいくつかの農業プロセスに導入し、主に作物の品質と季節的な収量を改善する。
ローベースの作物は、収穫の監視と管理が可能なスマートマシンのテストとデプロイに最適です。
この文脈では、グローバルパスの生成は地上または航空車両に必須であり、あらゆる種類のミッション計画の出発点である。
それにもかかわらず、現在研究コミュニティによるこの問題への関心はほとんどなく、グローバルパス生成自動化はいまだに解決されていない。
本研究は、自律機械の実行可能な経路を生成するために、占有グリッドマップを与えられた経路ポイントを推定できる機能学習完全畳み込みモデルを提案する。
特に,提案するデータ駆動手法を,作物の伸長を完全にカバー可能なグローバルパスを生成することを目的とした,行ベースの作物の特定の場合に適用する。
カスタムメイドの合成データセットと、異なるシナリオの実際の衛星画像を用いた広範な実験により、この手法の有効性が証明され、エンドツーエンドかつ完全に自律的なグローバルパスプランナーの実現可能性が実証された。
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