論文の概要: Push Past Green: Learning to Look Behind Plant Foliage by Moving It

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.03175v2
• Date: Wed, 5 Jun 2024 17:59:01 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-07 04:26:20.276198
• Title: Push Past Green: Learning to Look Behind Plant Foliage by Moving It
• Title（参考訳）: グリーンを追い越す: 植物が葉の裏に見えることを学ぶ
• Authors: Xiaoyu Zhang, Saurabh Gupta,
• Abstract要約: 部分的な可視性、極端に粗い構造、植物のための未知の幾何学と力学は、そのような操作を困難にしている。 SRPNetは、特定の植物に対する候補アクションの実行時に、どの空間が露呈しているかを予測するニューラルネットワークである。 SRPNetは、どれだけの空間が露光されるかだけでなく、どこで露光されるかも予測するだけでなく、植物の葉の下のより多くの空間を徐々に明らかにする一連の行動を実行することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.36396157137122
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Autonomous agriculture applications (e.g., inspection, phenotyping, plucking fruits) require manipulating the plant foliage to look behind the leaves and the branches. Partial visibility, extreme clutter, thin structures, and unknown geometry and dynamics for plants make such manipulation challenging. We tackle these challenges through data-driven methods. We use self-supervision to train SRPNet, a neural network that predicts what space is revealed on execution of a candidate action on a given plant. We use SRPNet with the cross-entropy method to predict actions that are effective at revealing space beneath plant foliage. Furthermore, as SRPNet does not just predict how much space is revealed but also where it is revealed, we can execute a sequence of actions that incrementally reveal more and more space beneath the plant foliage. We experiment with a synthetic (vines) and a real plant (Dracaena) on a physical test-bed across 5 settings including 2 settings that test generalization to novel plant configurations. Our experiments reveal the effectiveness of our overall method, PPG, over a competitive hand-crafted exploration method, and the effectiveness of SRPNet over a hand-crafted dynamics model and relevant ablations.
• Abstract（参考訳）: 自律農業の応用(例えば、検査、表現型付け、果物の摘み取りなど)は、葉や枝の後ろを見るために植物の葉を操作する必要がある。 部分的な可視性、極端に粗い構造、植物のための未知の幾何学と力学は、そのような操作を困難にしている。 データ駆動方式でこれらの課題に取り組む。 SRPNetは、特定の植物に対する候補アクションの実行時に、どの空間が露呈しているかを予測するニューラルネットワークである。 我々はSRPNetとクロスエントロピー法を用いて,植物の葉の下の空間を明らかにするのに有効な行動を予測する。 さらに、SRPNetは、どれだけの空間が露光されるかだけでなく、どこでその空間が露光されるかを予測するだけでなく、植物の葉の下のより多くの空間を漸進的に露光する一連の行動を実行することができる。 本研究は, 人工植物(Dracaena) と実植物(Dracaena) を, 新しい植物構成への一般化をテストする2つの設定を含む5つの物理的テストベッド上で実験した。 本実験は,本手法が手作り探索法よりも有効であること,手作り力学モデルよりもSRPNetが有効であること,および関連する問題点を明らかにするものである。

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