論文の概要: Autonomous Strawberry Picking Robotic System (Robofruit)

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.03947v1
• Date: Tue, 10 Jan 2023 13:02:23 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-11 16:37:19.559393
• Title: Autonomous Strawberry Picking Robotic System (Robofruit)
• Title（参考訳）: 自律的イチゴ収穫ロボットシステム(robofruit)
• Authors: Soran Parsa, Bappaditya Debnath, Muhammad Arshad Khan, Amir Ghalamzan E.
• Abstract要約: 我々は,イチゴを様々な特徴で収穫できる新システムを開発した。 この機能は、高密度クラスタなど、非常に複雑なピックシナリオを扱うことを可能にする。 さらに,イチゴをローカライズし,そのキーポイント,ピックポイントを検出し,熟度を決定する新しい認識システムを開発した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.290382979353427
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Challenges in strawberry picking made selective harvesting robotic technology demanding. However, selective harvesting of strawberries is complicated forming a few scientific research questions. Most available solutions only deal with a specific picking scenario, e.g., picking only a single variety of fruit in isolation. Nonetheless, most economically viable (e.g. high-yielding and/or disease-resistant) varieties of strawberry are grown in dense clusters. The current perception technology in such use cases is inefficient. In this work, we developed a novel system capable of harvesting strawberries with several unique features. The features allow the system to deal with very complex picking scenarios, e.g. dense clusters. Our concept of a modular system makes our system reconfigurable to adapt to different picking scenarios. We designed, manufactured, and tested a picking head with 2.5 DOF (2 independent mechanisms and 1 dependent cutting system) capable of removing possible occlusions and harvesting targeted strawberries without contacting fruit flesh to avoid damage and bruising. In addition, we developed a novel perception system to localise strawberries and detect their key points, picking points, and determine their ripeness. For this purpose, we introduced two new datasets. Finally, we tested the system in a commercial strawberry growing field and our research farm with three different strawberry varieties. The results show the effectiveness and reliability of the proposed system. The designed picking head was able to remove occlusions and harvest strawberries effectively. The perception system was able to detect and determine the ripeness of strawberries with 95% accuracy. In total, the system was able to harvest 87% of all detected strawberries with a success rate of 83% for all pluckable fruits. We also discuss a series of open research questions in the discussion section.
• Abstract（参考訳）: イチゴの摘みの課題は、選択的な収穫ロボット技術を必要とした。 しかし、イチゴの選択的収穫は、いくつかの科学的研究課題を形成する複雑である。 ほとんどの利用可能なソリューションは、特定のピッキングシナリオ(例えば、単一の種類の果物を単独で摘み取るなど)にのみ対処する。 それでも、ほとんどの経済的に実現可能なイチゴ(例えば、高収率や耐病性)品種は密集したクラスターで栽培されている。 このようなユースケースにおける現在の知覚技術は非効率である。 そこで本研究では,イチゴを収穫できる新システムを開発した。 この機能により、システムは非常に複雑な選択シナリオ、例えば、密集したクラスタを扱うことができる。 モジュラーシステムの概念は、システムを異なるピックシナリオに適応するように再構成可能にする。 果実果肉に接触することなく, 除去可能なオクルージョンを除去し, イチゴを収穫し, 損傷や傷を回避できる2.5DOF(独立機構と1依存切削システム)を設計, 製造, 試験した。 また,イチゴをローカライズし,そのキーポイント,ピッキングポイントを検知し,熟度を判定する新しい知覚システムを開発した。 この目的で、2つの新しいデータセットを導入しました。 最後に,市販のイチゴ栽培場と3種類のイチゴ品種を用いた研究農場で試験を行った。 その結果,提案システムの有効性と信頼性が示された。 設計したピッキングヘッドは、閉塞を除去し、イチゴを効果的に収穫することができた。 知覚システムはイチゴの熟度を95%の精度で検出・判定することができた。 このシステムでは、検出されたイチゴの87%を収穫し、すべての包装可能な果実の83%の成功率を得た。 議論セクションでは、オープンリサーチの一連の質問についても論じる。

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