論文の概要: Gazebo Plants: Simulating Plant-Robot Interaction with Cosserat Rods

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.02570v1
• Date: Sun, 4 Feb 2024 17:19:46 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-06 18:48:17.087661
• Title: Gazebo Plants: Simulating Plant-Robot Interaction with Cosserat Rods
• Title（参考訳）: ガゼボ植物:コセラットロッドとの植物-ロボット相互作用のシミュレーション
• Authors: Junchen Deng and Samhita Marri and Jonathan Klein and Wojtek Pa{\l}ubicki and S\"oren Pirk and Girish Chowdhary and Dominik L. Michels
• Abstract要約: 植物の動きをモデル化するために,コセラットロッドをベースとしたGazeboシミュレーションプラットフォーム用のプラグインを提案する。 筆者らは,このプラグインを用いて,果実を摘むロボットアームを模擬することにより,ガゼボで収穫シミュレーションを行うことができることを示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.379848739344814
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Robotic harvesting has the potential to positively impact agricultural productivity, reduce costs, improve food quality, enhance sustainability, and to address labor shortage. In the rapidly advancing field of agricultural robotics, the necessity of training robots in a virtual environment has become essential. Generating training data to automatize the underlying computer vision tasks such as image segmentation, object detection and classification, also heavily relies on such virtual environments as synthetic data is often required to overcome the shortage and lack of variety of real data sets. However, physics engines commonly employed within the robotics community, such as ODE, Simbody, Bullet, and DART, primarily support motion and collision interaction of rigid bodies. This inherent limitation hinders experimentation and progress in handling non-rigid objects such as plants and crops. In this contribution, we present a plugin for the Gazebo simulation platform based on Cosserat rods to model plant motion. It enables the simulation of plants and their interaction with the environment. We demonstrate that, using our plugin, users can conduct harvesting simulations in Gazebo by simulating a robotic arm picking fruits and achieve results comparable to real-world experiments.
• Abstract（参考訳）: ロボット収穫は農業生産性に肯定的な影響を及ぼし、コストを削減し、食料品質を改善し、持続可能性を高め、労働力不足に対処する可能性がある。 農業ロボティクスの急速に進歩する分野において,仮想環境下でロボットを訓練する必要性が求められている。 イメージセグメンテーション、オブジェクト検出、分類といったコンピュータビジョンのタスクを自動化するトレーニングデータを生成することも、実際のデータセットの不足や欠如を克服するために合成データがしばしば必要となるような仮想環境に大きく依存している。 しかしながら、OD、Simbody、Bullet、DARTといったロボットコミュニティでよく使われている物理エンジンは、主に剛体の動きと衝突の相互作用をサポートする。 この本質的な制限は、植物や作物などの非剛性物質を扱う実験や進歩を妨げる。 本稿では,植物運動をモデル化するために,コセラート棒を用いたガゼボシミュレーションプラットフォーム用プラグインを提案する。 植物と環境との相互作用のシミュレーションを可能にする。 筆者らは,このプラグインを用いて,実生実験に匹敵する結果を得るロボットアームを模擬することにより,ガゼボで収穫シミュレーションを行うことができることを示した。

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