論文の概要: 3D Skeletonization of Complex Grapevines for Robotic Pruning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.11706v1
• Date: Fri, 21 Jul 2023 17:02:55 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-24 11:54:23.803728
• Title: 3D Skeletonization of Complex Grapevines for Robotic Pruning
• Title（参考訳）: ロボットプルーニングのための複合グレープビンの3次元骨格化
• Authors: Eric Schneider and Sushanth Jayanth and Abhisesh Silwal and George Kantor
• Abstract要約: 本研究の目的は,植物骨格化技術の拡張により,高密度で複雑なブドウの栽培に必要なロボット認識能力を向上することである。 本研究では, 3次元および骨格情報を用いて, 刈り取り位置選択に影響を及ぼす重要なブドウの定量値として, 刈り込み重量の予測精度が先行作業を超えていることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.171090309853362
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Robotic pruning of dormant grapevines is an area of active research in order to promote vine balance and grape quality, but so far robotic efforts have largely focused on planar, simplified vines not representative of commercial vineyards. This paper aims to advance the robotic perception capabilities necessary for pruning in denser and more complex vine structures by extending plant skeletonization techniques. The proposed pipeline generates skeletal grapevine models that have lower reprojection error and higher connectivity than baseline algorithms. We also show how 3D and skeletal information enables prediction accuracy of pruning weight for dense vines surpassing prior work, where pruning weight is an important vine metric influencing pruning site selection.
• Abstract（参考訳）: 休眠したブドウを刈り取るロボットは、ブドウのバランスとブドウの品質を高めるために活発に研究されている分野であるが、これまでのロボットの努力は、商業的なブドウ畑を代表しない平面的で簡素なブドウに重点を置いてきた。 本研究の目的は,植物骨格化技術の拡張により,より密集した複雑なブドウ構造を刈り取るのに必要なロボット認識能力を向上することである。 提案するパイプラインは、ベースラインアルゴリズムよりも低い再投影誤差と高い接続性を持つ骨格グレープバインモデルを生成する。 また,3次元および骨格情報により,プレニングサイト選択に影響を及ぼす重要なブドウの定量値として,前処理を超越した高密度ブドウの刈り上げ重量の予測精度が期待できることを示す。

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