論文の概要: Semantics-Aware Next-best-view Planning for Efficient Search and Detection of Task-relevant Plant Parts

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.09801v3
• Date: Wed, 18 Dec 2024 09:34:18 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-19 13:23:19.699157
• Title: Semantics-Aware Next-best-view Planning for Efficient Search and Detection of Task-relevant Plant Parts
• Title（参考訳）: タスク関連プラント部品の効率的な探索・検出のためのセマンティックスを考慮した次ベクタビュープランニング
• Authors: Akshay K. Burusa, Joost Scholten, David Rapado Rincon, Xin Wang, Eldert J. van Henten, Gert Kootstra,
• Abstract要約: トマトの収穫・脱葉を自動化するためには, 作業関連部位の探索と検出が重要である。 現在のアクティブビジョンアルゴリズムは、関連する部分と無関係な植物部位を区別できない。 本研究は,意味情報を用いて植物部位を識別するセマンティックス対応アクティブビジョン戦略を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.9074818653555554
• License:
• Abstract: Searching and detecting the task-relevant parts of plants is important to automate harvesting and de-leafing of tomato plants using robots. This is challenging due to high levels of occlusion in tomato plants. Active vision is a promising approach in which the robot strategically plans its camera viewpoints to overcome occlusion and improve perception accuracy. However, current active-vision algorithms cannot differentiate between relevant and irrelevant plant parts and spend time on perceiving irrelevant plant parts. This work proposed a semantics-aware active-vision strategy that uses semantic information to identify the relevant plant parts and prioritise them during view planning. The proposed strategy was evaluated on the task of searching and detecting the relevant plant parts using simulation and real-world experiments. In simulation experiments, the semantics-aware strategy proposed could search and detect 81.8% of the relevant plant parts using nine viewpoints. It was significantly faster and detected more plant parts than predefined, random, and volumetric active-vision strategies that do not use semantic information. The strategy proposed was also robust to uncertainty in plant and plant-part positions, plant complexity, and different viewpoint-sampling strategies. In real-world experiments, the semantics-aware strategy could search and detect 82.7% of the relevant plant parts using seven viewpoints, under complex greenhouse conditions with natural variation and occlusion, natural illumination, sensor noise, and uncertainty in camera poses. The results of this work clearly indicate the advantage of using semantics-aware active vision for targeted perception of plant parts and its applicability in the real world. It can significantly improve the efficiency of automated harvesting and de-leafing in tomato crop production.
• Abstract（参考訳）: 植物の課題関連部位の探索と検出は, トマトの収穫・脱葉をロボットを用いて自動化する上で重要である。 トマトの排卵量が高いため、これは困難である。 アクティブビジョンは、ロボットがカメラの視点を戦略的に計画し、隠蔽を克服し、知覚精度を向上させるという有望なアプローチである。 しかし、現在のアクティブビジョンアルゴリズムでは、関係のある部分と無関係な部分の区別ができず、無関係な部分の知覚に時間を費やすことはできない。 本研究は、意味情報を用いて、植物を識別し、ビュープランニング中に優先する意味論的アクティブビジョン戦略を提案する。 提案手法は,シミュレーションと実環境実験を用いて,関連する植物部位を探索・検出する作業に基づいて評価された。 シミュレーション実験において、提案されたセマンティックス・アウェア戦略は、9つの視点を用いて、関連する植物部位の81.8%を探索し、検出することができる。 セマンティック情報を使用しない、事前定義された、ランダムで、ボリュームのアクティブビジョン戦略よりもはるかに高速で、より多くの植物を検出できた。 提案された戦略は、植物および植物部分の位置の不確実性、植物の複雑さ、および異なる視点サンプリング戦略に対しても堅牢であった。 実世界の実験では、セマンティックス・アウェアの戦略は、7つの視点で、自然の変動と閉塞、自然の照明、センサーノイズ、不確実性といった複雑な温室条件下で、関連する植物の82.7%を探索し、検出することができる。 本研究の結果は,植物部位の標的認識における意味認識型能動視覚の利点と実世界への適用性を示すものである。 トマトの生産において、自動収穫と脱葉の効率を大幅に向上させることができる。

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