論文の概要: Fusion-Driven Tree Reconstruction and Fruit Localization: Advancing Precision in Agriculture

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.15138v1
• Date: Mon, 23 Oct 2023 17:44:59 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-24 18:17:35.006057
• Title: Fusion-Driven Tree Reconstruction and Fruit Localization: Advancing Precision in Agriculture
• Title（参考訳）: 融解駆動樹の再構築と果実の局在:農業における精密化
• Authors: Kaiming Fu, Peng Wei, Juan Villacres, Zhaodan Kong, Stavros G. Vougioukas, Brian N. Bailey
• Abstract要約: 本研究では,RGB画像,LiDAR,IMUデータの相乗効果を利用して複雑な木復元を行う手法を提案する。 制御された環境と実際の桃果樹園の両方で実験が行われた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.47833893186296
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Fruit distribution is pivotal in shaping the future of both agriculture and agricultural robotics, paving the way for a streamlined supply chain. This study introduces an innovative methodology that harnesses the synergy of RGB imagery, LiDAR, and IMU data, to achieve intricate tree reconstructions and the pinpoint localization of fruits. Such integration not only offers insights into the fruit distribution, which enhances the precision of guidance for agricultural robotics and automation systems, but also sets the stage for simulating synthetic fruit patterns across varied tree architectures. To validate this approach, experiments have been carried out in both a controlled environment and an actual peach orchard. The results underscore the robustness and efficacy of this fusion-driven methodology, highlighting its potential as a transformative tool for future agricultural robotics and precision farming.
• Abstract（参考訳）: 果実の流通は、農業と農業の両方のロボットの未来を形作る上で重要なものであり、流線形サプライチェーンへの道を歩む。 本研究では,RGB画像,LiDAR,IMUデータの相乗効果を利用して,複雑な樹木の復元と果実のピンポイント局在化を実現する手法を提案する。 このような統合は、果物の分布に関する洞察を提供するだけでなく、農業用ロボットや自動化システムのガイダンスの精度を高めるだけでなく、さまざまな木構造にまたがる合成果実のパターンをシミュレートするステージも設定する。 このアプローチを検証するために、制御された環境と実際の桃果樹園の両方で実験が行われた。 その結果、この融合駆動手法の堅牢性と有効性を強調し、将来の農業ロボティクスと精密農業の変革ツールとしての可能性を強調した。

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