論文の概要: Gradient-based Local Next-best-view Planning for Improved Perception of Targeted Plant Nodes

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.16759v2
• Date: Mon, 29 Apr 2024 15:21:35 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-01 00:15:22.163160
• Title: Gradient-based Local Next-best-view Planning for Improved Perception of Targeted Plant Nodes
• Title（参考訳）: グラディエントに基づく植物ノードの知覚向上のための局所的次ベストビュープランニング
• Authors: Akshay K. Burusa, Eldert J. van Henten, Gert Kootstra,
• Abstract要約: 我々はこの問題をNBV計画タスクとして定式化する。 我々の定式化は、カットされる確率を最大化するために単一の目標ノードの認識精度を迅速に向上することに焦点を当てている。 本稿では, 局所勾配方向を直接推定するディファレンシャルレイサンプリングを用いた勾配型NBVプランナを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Robots are increasingly used in tomato greenhouses to automate labour-intensive tasks such as selective harvesting and de-leafing. To perform these tasks, robots must be able to accurately and efficiently perceive the plant nodes that need to be cut, despite the high levels of occlusion from other plant parts. We formulate this problem as a local next-best-view (NBV) planning task where the robot has to plan an efficient set of camera viewpoints to overcome occlusion and improve the quality of perception. Our formulation focuses on quickly improving the perception accuracy of a single target node to maximise its chances of being cut. Previous methods of NBV planning mostly focused on global view planning and used random sampling of candidate viewpoints for exploration, which could suffer from high computational costs, ineffective view selection due to poor candidates, or non-smooth trajectories due to inefficient sampling. We propose a gradient-based NBV planner using differential ray sampling, which directly estimates the local gradient direction for viewpoint planning to overcome occlusion and improve perception. Through simulation experiments, we showed that our planner can handle occlusions and improve the 3D reconstruction and position estimation of nodes equally well as a sampling-based NBV planner, while taking ten times less computation and generating 28% more efficient trajectories.
• Abstract（参考訳）: トマトの温室では、選択的収穫や脱葉といった労働集約的な作業を自動化するロボットが増えている。 これらのタスクを実行するには、ロボットは、他の植物部分から高いレベルの閉塞があるにもかかわらず、カットが必要な植物ノードを正確かつ効率的に知覚できなければならない。 我々は、ロボットが隠蔽を克服し、知覚の質を向上させるために、効率的なカメラ視点のセットを計画する必要がある局所的次ベストビュー(NBV)計画タスクとしてこの問題を定式化する。 我々の定式化は、カットされる確率を最大化するために単一の目標ノードの認識精度を迅速に向上することに焦点を当てている。 従来のNBV計画では、主にグローバルなビュープランニングに焦点をあて、高い計算コスト、貧弱な候補による非効率なビュー選択、非効率なサンプリングによる非滑らかな軌道選択に苦しむ探索のための候補視点のランダムサンプリングを使用していた。 偏光サンプリングを用いた勾配型NBVプランナを提案する。これは、視線計画の局所勾配方向を直接推定し、オクルージョンを克服し、知覚を向上させる。 シミュレーション実験により,我々のプランナーはオクルージョンを処理し,サンプリングベースNBVプランナーと同等にノードの3次元再構成と位置推定を向上できることを確認した。

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