論文の概要: MonoVisual3DFilter: 3D tomatoes' localisation with monocular cameras using histogram filters
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.05762v2
- Date: Thu, 03 Oct 2024 22:07:18 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-10-07 15:06:36.530047
- Title: MonoVisual3DFilter: 3D tomatoes' localisation with monocular cameras using histogram filters
- Title（参考訳）: MonoVisual3DFilter:ヒストグラムフィルタを用いた単眼カメラによる3Dトマトの局在
- Authors: Sandro Costa Magalhães, Filipe Neves dos Santos, António Paulo Moreira, Jorge Dias,
- Abstract要約: RGB-Dカメラは、雷の干渉によりオープンフィールド環境下で制限される。
本研究では,3次元タスク空間における物体の位置を知覚するために,モノクラーセンサをどう利用し,制御するか,という課題に答える。
そこで本研究では,モノVisual3DFilterアルゴリズムを用いてトマトにおけるトマトの位置を推定するためにヒストグラムフィルタにアプローチした。
シミュレーションでは平均絶対誤差が10mm未満,実験室では20mm,実験室では0.5m程度であった。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.1884970687943417
- License:
- Abstract: Performing tasks in agriculture, such as fruit monitoring or harvesting, requires perceiving the objects' spatial position. RGB-D cameras are limited under open-field environments due to lightning interferences. So, in this study, we state to answer the research question: "How can we use and control monocular sensors to perceive objects' position in the 3D task space?" Towards this aim, we approached histogram filters (Bayesian discrete filters) to estimate the position of tomatoes in the tomato plant through the algorithm MonoVisual3DFilter. Two kernel filters were studied: the square kernel and the Gaussian kernel. The implemented algorithm was essayed in simulation, with and without Gaussian noise and random noise, and in a testbed at laboratory conditions. The algorithm reported a mean absolute error lower than 10 mm in simulation and 20 mm in the testbed at laboratory conditions with an assessing distance of about 0.5 m. So, the results are viable for real environments and should be improved at closer distances.
- Abstract（参考訳）: 果物のモニタリングや収穫などの農業における作業を行うには、対象物の空間的位置を認識する必要がある。
RGB-Dカメラは、雷の干渉によりオープンフィールド環境下で制限される。
そこで本研究では,「3次元タスク空間における物体の位置を知覚するために,モノクラーセンサーをどのように利用し,制御するか」という研究課題に答える。
そこで我々は, トマトにおけるトマトの位置をMonoVisual3DFilterアルゴリズムを用いて推定するため, ヒストグラムフィルタ(ベイズ離散フィルタ)にアプローチした。
正方形カーネルとガウスカーネルの2つのカーネルフィルタが研究された。
実装されたアルゴリズムは、ガウスノイズとランダムノイズのないシミュレーションと、実験室での試験ベッドでエッセイされた。
シミュレーションでは平均絶対誤差が10mm未満,実験室では20mm,実験室では0.5m程度であった。
したがって、結果は実際の環境で実現可能であり、より近い距離で改善されるべきである。
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