論文の概要: AdaCropFollow: Self-Supervised Online Adaptation for Visual Under-Canopy Navigation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.12411v1
• Date: Wed, 16 Oct 2024 09:52:38 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-17 13:41:14.419602
• Title: AdaCropFollow: Self-Supervised Online Adaptation for Visual Under-Canopy Navigation
• Title（参考訳）: AdaCropFollow:ビジュアルアンダーキャノピーナビゲーションのための自己監督型オンライン適応
• Authors: Arun N. Sivakumar, Federico Magistri, Mateus V. Gasparino, Jens Behley, Cyrill Stachniss, Girish Chowdhary,
• Abstract要約: アンダーキャノピー農業ロボットは、精密なモニタリング、スプレー、雑草、植物操作などの様々な応用を可能にする。 本稿では,視覚的基礎モデル,幾何学的事前,擬似ラベリングを用いて意味キーポイント表現を適応するための自己教師付きオンライン適応手法を提案する。 これにより、人間による介入を必要とせずに、畑や作物をまたがるアンダーキャノピーロボットの完全な自律的な行追尾が可能になる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 31.214318150001947
• License:
• Abstract: Under-canopy agricultural robots can enable various applications like precise monitoring, spraying, weeding, and plant manipulation tasks throughout the growing season. Autonomous navigation under the canopy is challenging due to the degradation in accuracy of RTK-GPS and the large variability in the visual appearance of the scene over time. In prior work, we developed a supervised learning-based perception system with semantic keypoint representation and deployed this in various field conditions. A large number of failures of this system can be attributed to the inability of the perception model to adapt to the domain shift encountered during deployment. In this paper, we propose a self-supervised online adaptation method for adapting the semantic keypoint representation using a visual foundational model, geometric prior, and pseudo labeling. Our preliminary experiments show that with minimal data and fine-tuning of parameters, the keypoint prediction model trained with labels on the source domain can be adapted in a self-supervised manner to various challenging target domains onboard the robot computer using our method. This can enable fully autonomous row-following capability in under-canopy robots across fields and crops without requiring human intervention.
• Abstract（参考訳）: アンダーキャノピー農業ロボットは、成長期を通じて正確なモニタリング、スプレー、雑草、植物操作といった様々な応用を可能にする。 RTK-GPSの精度の低下と、時間とともにシーンの視覚的外観に大きな変動があるため、天蓋下の自律ナビゲーションは困難である。 先行研究において,意味キーポイント表現を用いた教師あり学習に基づく認識システムを開発し,様々な分野に展開した。 このシステムの多数の障害は、デプロイメント中に遭遇したドメインシフトに適応できないという認識モデルの欠如に起因する可能性がある。 本稿では,視覚的基礎モデル,幾何学的先行モデル,擬似ラベリングを用いた意味的キーポイント表現を適応するための自己教師付きオンライン適応手法を提案する。 予備実験では、最小限のデータとパラメータの微調整により、ソースドメイン上のラベルで訓練されたキーポイント予測モデルを、ロボットコンピュータ上の様々な挑戦対象ドメインに自己教師付きで適用できることを示した。 これにより、人間による介入を必要とせずに、畑や作物をまたがるアンダーキャノピーロボットの完全な自律的な行追尾が可能になる。

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