論文の概要: Investigating Sensors and Methods in Grasp State Classification in Agricultural Manipulation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.11588v1
• Date: Fri, 15 Aug 2025 16:47:42 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-18 14:51:24.15328
• Title: Investigating Sensors and Methods in Grasp State Classification in Agricultural Manipulation
• Title（参考訳）: 農業マニピュレーションにおけるグラフ状態分類におけるセンサと方法の検討
• Authors: Benjamin Walt, Jordan Westphal, Girish Krishnan,
• Abstract要約: 本研究は、慣性測定ユニット(IMU)、赤外線反射、テンション、触覚センサー、RGBカメラなどの一連のキーセンサーを、グリップ状態の分類に適合するグリップパーに統合する。 ランダムフォレスト分類器は、制御された実験室環境で訓練され、本物のサクラトマトの植物で試験され、スリップの特定、失敗の把握、ピックの成功において100%の精度を達成した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.5500425544365335
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Effective and efficient agricultural manipulation and harvesting depend on accurately understanding the current state of the grasp. The agricultural environment presents unique challenges due to its complexity, clutter, and occlusion. Additionally, fruit is physically attached to the plant, requiring precise separation during harvesting. Selecting appropriate sensors and modeling techniques is critical for obtaining reliable feedback and correctly identifying grasp states. This work investigates a set of key sensors, namely inertial measurement units (IMUs), infrared (IR) reflectance, tension, tactile sensors, and RGB cameras, integrated into a compliant gripper to classify grasp states. We evaluate the individual contribution of each sensor and compare the performance of two widely used classification models: Random Forest and Long Short-Term Memory (LSTM) networks. Our results demonstrate that a Random Forest classifier, trained in a controlled lab environment and tested on real cherry tomato plants, achieved 100% accuracy in identifying slip, grasp failure, and successful picks, marking a substantial improvement over baseline performance. Furthermore, we identify a minimal viable sensor combination, namely IMU and tension sensors that effectively classifies grasp states. This classifier enables the planning of corrective actions based on real-time feedback, thereby enhancing the efficiency and reliability of fruit harvesting operations.
• Abstract（参考訳）: 効果的で効率的な農業操作と収穫は、把握の現在の状態を正確に理解することに依存する。 農業環境は、その複雑さ、乱雑さ、および閉塞性のために固有の課題を呈している。 また、果実は物理的に植物に付着し、収穫中に正確に分離する必要がある。 適切なセンサとモデリング技術を選択することは、信頼性の高いフィードバックを取得し、把握状態を正しく識別するために重要である。 本研究は、慣性測定ユニット(IMU)、赤外線反射、テンション、触覚センサー、RGBカメラなどの一連のキーセンサーを、グリップ状態の分類に適合するグリップパーに統合する。 本研究では,各センサの個々のコントリビューションを評価し,ランダムフォレストとLong Short-Term Memory(LSTM)ネットワークの2つの広く使用されている分類モデルの性能を比較した。 実験室環境下で訓練したランダムフォレスト分類器を実のサクラトマトで試験し,スリップの同定,失敗の把握,ピック成功の精度を100%達成し,ベースライン性能の大幅な向上を図った。 さらに,把握状態を効果的に分類する最小限のセンサ,すなわちIMUとテンションセンサの組み合わせを同定する。 この分類器により、リアルタイムフィードバックに基づく補正行動の計画が可能となり、果実収穫作業の効率性と信頼性が向上する。

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