論文の概要: A Vision-Based Navigation System for Arable Fields
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.11989v2
- Date: Tue, 28 May 2024 09:07:38 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-05-30 04:26:52.962199
- Title: A Vision-Based Navigation System for Arable Fields
- Title（参考訳）: 可視性フィールドのための視覚に基づくナビゲーションシステム
- Authors: Rajitha de Silva, Grzegorz Cielniak, Junfeng Gao,
- Abstract要約: 耕作地における視覚に基づくナビゲーションシステムは、農業用ロボットナビゲーションの未調査領域である。
現在のソリューションは、しばしば作物特有のものであり、照明や雑草密度といった限られた個々の条件に対処することを目的としている。
本稿では、安価な視覚センサを用いたディープラーニングに基づく認識アルゴリズムの集合体について提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.338061223686544
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Vision-based navigation systems in arable fields are an underexplored area in agricultural robot navigation. Vision systems deployed in arable fields face challenges such as fluctuating weed density, varying illumination levels, growth stages and crop row irregularities. Current solutions are often crop-specific and aimed to address limited individual conditions such as illumination or weed density. Moreover, the scarcity of comprehensive datasets hinders the development of generalised machine learning systems for navigating these fields. This paper proposes a suite of deep learning-based perception algorithms using affordable vision sensors for vision-based navigation in arable fields. Initially, a comprehensive dataset that captures the intricacies of multiple crop seasons, various crop types, and a range of field variations was compiled. Next, this study delves into the creation of robust infield perception algorithms capable of accurately detecting crop rows under diverse conditions such as different growth stages, weed density, and varying illumination. Further, it investigates the integration of crop row following with vision-based crop row switching for efficient field-scale navigation. The proposed infield navigation system was tested in commercial arable fields traversing a total distance of 4.5 km with average heading and cross-track errors of 1.24{\deg} and 3.32 cm respectively.
- Abstract（参考訳）: 耕作地における視覚に基づくナビゲーションシステムは、農業用ロボットナビゲーションの未調査領域である。
耕作可能な畑に配備された視覚システムは、雑草密度の変動、照明レベルの変化、成長段階、作物列の不規則といった課題に直面している。
現在のソリューションは、しばしば作物特有のものであり、照明や雑草密度といった限られた個々の条件に対処することを目的としている。
さらに、包括的なデータセットの不足は、これらの分野をナビゲートする汎用機械学習システムの開発を妨げる。
本稿では、安価な視覚センサを用いたディープラーニングに基づく認識アルゴリズムの集合体について提案する。
初めは、複数の作物の季節、様々な作物の種類、および様々な畑の変動の複雑さを捉える包括的データセットがコンパイルされた。
次に, 異なる生育段階, 雑草密度, 様々な照明条件下で, 作物列を正確に検出できる頑健な内野認識アルゴリズムの開発について検討した。
さらに、効率的なフィールドスケールナビゲーションのための、視覚に基づく作物列切替と追従する作物列の統合について検討する。
提案した内野航法システムは,平均航路誤差 1.24{\deg} と3.32 cm の4.5kmの距離を横断する商業耕地で試験された。
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