論文の概要: A Dataset and Benchmark for Shape Completion of Fruits for Agricultural Robotics

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.13304v1
• Date: Thu, 18 Jul 2024 09:07:23 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-19 16:12:25.879028
• Title: A Dataset and Benchmark for Shape Completion of Fruits for Agricultural Robotics
• Title（参考訳）: 農業ロボット用果実の形状コンプリートのためのデータセットとベンチマーク
• Authors: Federico Magistri, Thomas Läbe, Elias Marks, Sumanth Nagulavancha, Yue Pan, Claus Smitt, Lasse Klingbeil, Michael Halstead, Heiner Kuhlmann, Chris McCool, Jens Behley, Cyrill Stachniss,
• Abstract要約: 本稿では,農業用視覚システムのための3次元形状補完データセットを提案する。 果実の3次元形状を推定するためのRGB-Dデータセットを提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 30.46518628656399
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: As the population is expected to reach 10 billion by 2050, our agricultural production system needs to double its productivity despite a decline of human workforce in the agricultural sector. Autonomous robotic systems are one promising pathway to increase productivity by taking over labor-intensive manual tasks like fruit picking. To be effective, such systems need to monitor and interact with plants and fruits precisely, which is challenging due to the cluttered nature of agricultural environments causing, for example, strong occlusions. Thus, being able to estimate the complete 3D shapes of objects in presence of occlusions is crucial for automating operations such as fruit harvesting. In this paper, we propose the first publicly available 3D shape completion dataset for agricultural vision systems. We provide an RGB-D dataset for estimating the 3D shape of fruits. Specifically, our dataset contains RGB-D frames of single sweet peppers in lab conditions but also in a commercial greenhouse. For each fruit, we additionally collected high-precision point clouds that we use as ground truth. For acquiring the ground truth shape, we developed a measuring process that allows us to record data of real sweet pepper plants, both in the lab and in the greenhouse with high precision, and determine the shape of the sensed fruits. We release our dataset, consisting of almost 7000 RGB-D frames belonging to more than 100 different fruits. We provide segmented RGB-D frames, with camera instrinsics to easily obtain colored point clouds, together with the corresponding high-precision, occlusion-free point clouds obtained with a high-precision laser scanner. We additionally enable evaluation ofshape completion approaches on a hidden test set through a public challenge on a benchmark server.
• Abstract（参考訳）: 人口は2050年までに100億に達すると予想されているため、農業部門では人的労働力の減少にもかかわらず、我々の農業生産システムは生産性を2倍にする必要がある。 自律型ロボットシステムは、果物の摘みなどの労働集約的な手作業を引き継ぐことで生産性を高めるための、有望な道の1つだ。 有効にするためには、植物や果実を正確に監視し、相互作用する必要がある。 したがって, 果実収穫などの作業を自動化するためには, 閉塞の有無で物体の完全な3次元形状を推定できることが不可欠である。 本稿では,農業用視覚システムのための3次元形状補完データセットを提案する。 果実の3次元形状を推定するためのRGB-Dデータセットを提供する。 具体的には、実験室の環境だけでなく、商業的な温室にも、単一の甘辛料のRGB-Dフレームが組み込まれています。 各果実について, 根本的真理として用いる高精度な点雲も収集した。 実験室と温室の両方で実のサツマイモのデータを高精度に記録し,実の果実の形状を推定する手法を開発した。 100以上の異なる果実に属する約7000のRGB-Dフレームからなるデータセットをリリースしました。 我々は、高精度レーザースキャナーで得られた高精度・オクルージョンフリーの点雲とともに、カメラのイントロシクスにより、色付き点雲を容易に得ることができるセグメンテーションされたRGB-Dフレームを提供する。 さらに,ベンチマークサーバ上での公開課題を通じて,隠れテストセット上での形状補完手法の評価を可能にする。

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