論文の概要: Panoptic Mapping with Fruit Completion and Pose Estimation for Horticultural Robots

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.08923v2
• Date: Tue, 22 Aug 2023 08:26:40 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-23 14:58:49.712592
• Title: Panoptic Mapping with Fruit Completion and Pose Estimation for Horticultural Robots
• Title（参考訳）: 園芸ロボットの果実完成とポーズ推定を用いたパンオプティカルマッピング
• Authors: Yue Pan, Federico Magistri, Thomas L\"abe, Elias Marks, Claus Smitt, Chris McCool, Jens Behley and Cyrill Stachniss
• Abstract要約: 植物や果実を高解像度でモニタリングすることは、農業の未来において重要な役割を担っている。 正確な3D情報は、自律収穫から正確な収量推定まで、農業における多様なロボット応用への道を開くことができる。 移動ロボットによって構築された3次元多次元マップにおいて,果実の完全な3次元形状とそのポーズを共同で推定する問題に対処する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 33.21287030243106
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Monitoring plants and fruits at high resolution play a key role in the future of agriculture. Accurate 3D information can pave the way to a diverse number of robotic applications in agriculture ranging from autonomous harvesting to precise yield estimation. Obtaining such 3D information is non-trivial as agricultural environments are often repetitive and cluttered, and one has to account for the partial observability of fruit and plants. In this paper, we address the problem of jointly estimating complete 3D shapes of fruit and their pose in a 3D multi-resolution map built by a mobile robot. To this end, we propose an online multi-resolution panoptic mapping system where regions of interest are represented with a higher resolution. We exploit data to learn a general fruit shape representation that we use at inference time together with an occlusion-aware differentiable rendering pipeline to complete partial fruit observations and estimate the 7 DoF pose of each fruit in the map. The experiments presented in this paper evaluated both in the controlled environment and in a commercial greenhouse, show that our novel algorithm yields higher completion and pose estimation accuracy than existing methods, with an improvement of 41% in completion accuracy and 52% in pose estimation accuracy while keeping a low inference time of 0.6s in average. Codes are available at: https://github.com/PRBonn/HortiMapping.
• Abstract（参考訳）: 植物や果実の高分解能モニタリングは、農業の未来において重要な役割を担っている。 正確な3d情報は、自律収穫から正確な収量推定まで、農業における多様なロボット応用への道を開くことができる。 このような3D情報を取得することは、しばしば農業環境が繰り返し、散らかされ、果実や植物の部分的な観察可能性を考慮する必要があるため、簡単ではない。 本稿では,移動ロボットが構築した3次元マルチ解像度マップにおいて,果実の完全な3次元形状とそのポーズを共同で推定する問題に対処する。 そこで本研究では,関心領域を高解像度で表現するオンライン多解像度パノプティカルマッピングシステムを提案する。 本研究では,推定時に使用する一般的な果形表現をオクルージョン認識による微分可能レンダリングパイプラインと共に学習し,部分的な果形観察を完了させ,各果の7つのdofポーズを推定する。 本稿では,制御された環境と商業用温室の両方で評価した結果,提案アルゴリズムは既存手法よりも高い完成率とポーズ推定精度を示し,精度は41%,ポーズ推定精度は52%向上し,平均0.6秒の低い推定時間を維持した。 コードは、https://github.com/PRBonn/HortiMapping.comで入手できる。

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