Fugu-MT 論文翻訳(概要): BonnBot-I Plus: A Bio-diversity Aware Precise Weed Management Robotic Platform

論文の概要: BonnBot-I Plus: A Bio-diversity Aware Precise Weed Management Robotic Platform

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.09118v1
Date: Wed, 15 May 2024 06:23:59 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-05-16 14:16:04.834362
Title: BonnBot-I Plus: A Bio-diversity Aware Precise Weed Management Robotic Platform
Title（参考訳）: BonnBot-I Plus: 精密雑草管理ロボットプラットフォーム
Authors: Alireza Ahmadi, Michael Halstead, Claus Smitt, Chris McCool,
Abstract要約: 本稿では, ボン大学クライン・アルテンドルフ校における雑草管理アルゴリズムの最近の進歩と, bbotの実際の性能について述べる。本報告では,BonnBot-Is雑草監視部における新たなローリングビュー観測モデルについて述べる。われわれは、精密雑草ロボットが、雑草のシナリオに挑戦する上で、生物多様性に配慮した懸念をどのように考慮するかを初めて示した。
参考スコア（独自算出の注目度）: 2.3961612657966946
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: In this article, we focus on the critical tasks of plant protection in arable farms, addressing a modern challenge in agriculture: integrating ecological considerations into the operational strategy of precision weeding robots like \bbot. This article presents the recent advancements in weed management algorithms and the real-world performance of \bbot\ at the University of Bonn's Klein-Altendorf campus. We present a novel Rolling-view observation model for the BonnBot-Is weed monitoring section which leads to an average absolute weeding performance enhancement of $3.4\%$. Furthermore, for the first time, we show how precision weeding robots could consider bio-diversity-aware concerns in challenging weeding scenarios. We carried out comprehensive weeding experiments in sugar-beet fields, covering both weed-only and mixed crop-weed situations, and introduced a new dataset compatible with precision weeding. Our real-field experiments revealed that our weeding approach is capable of handling diverse weed distributions, with a minimal loss of only $11.66\%$ attributable to intervention planning and $14.7\%$ to vision system limitations highlighting required improvements of the vision system.
Abstract（参考訳）: 本稿では,農場における植物保護の重要課題に焦点をあて,農業における現代的課題に対処し,環境学的考察を \bbot のような精密雑草ロボットの運用戦略に統合する。本稿では, ボン大学クライン・アルテンドルフ校における雑草管理アルゴリズムの最近の進歩と, 実社会におけるパフォーマンスについて述べる。本報告では,BonnBot-Is雑草監視部における新たなローリングビュー観測モデルについて述べる。さらに, 精密雑草ロボットが, 雑草シナリオに挑戦する上で, 生物多様性に配慮した懸念をいかに考慮できるかを, 初めて明らかにした。我々は、サトウキビ畑における雑草実験を行い、雑草のみと雑草の混交状況の両方を網羅し、精密雑草に対応する新しいデータセットを導入した。我々の実地実験では、我々の雑草のアプローチは多様な雑草の分布を扱うことができ、介入計画に起因する損失は11.66\%$とビジョンシステムの制限により14.7\%と最小限に抑えられた。

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