論文の概要: From Simulation to the Real-World: An In-Field 6D Pose Dataset and Baseline for Robotic Strawberry Harvesting
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2606.11381v2
- Date: Fri, 12 Jun 2026 18:23:37 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-06-16 13:45:31.099538
- Title: From Simulation to the Real-World: An In-Field 6D Pose Dataset and Baseline for Robotic Strawberry Harvesting
- Title（参考訳）: シミュレーションから実世界へ:ロボット用6Dポッドデータセットとベースライン
- Authors: Woojung Son, Won Suk Lee, Zijing Huang, Daeun Choi, Catia Silva, Yu She, Yan Gu,
- Abstract要約: 実畑で採集されたイチゴの地上実測データとして,世界初となる6Dポーズサプライズデータセットを提示する。
また、シーンレベルのリアリズムとドメインランダム化を特徴とする、NVIDIA Isaac Simでレンダリングされた合成データセットも導入する。
この改良されたシミュレーションセットアップにもかかわらず、我々の実験により、かなりのsim-to-realギャップが持続することが明らかとなった。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.085016039552098
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Robotic strawberry harvesting requires precise 6D pose estimation; however, collecting 6D pose ground truth in real agricultural fields is inherently challenging. Existing strawberry 6D pose estimation studies have therefore relied mainly on synthetic data, often without sufficient scene-level realism,leaving their performance under real agricultural field conditions unquantified. In this work, we present, to the best of our knowledge, the first real-world 6D pose ground truth dataset of strawberries collected in actual agricultural fields (12,040 images). We also introduce a synthetic dataset rendered in NVIDIA Isaac Sim, featuring scene-level realism and domain randomization. Despite this improved simulation setup, our experiments reveal that a substantial sim-to-real gap persists, underscoring the necessity of real agricultural field data for reliable evaluation. We further quantify the sim-to-real gap through baseline 6D pose estimation results across backbone encoders, serving as a reference for future work.
- Abstract（参考訳）: ロボットイチゴの収穫には正確な6Dポーズ推定が必要であるが、実際の農地では6Dポーズの真理を収集することは本質的に困難である。
既存のイチゴ6Dのポーズ推定研究は主に合成データに依存しており、多くの場合、十分なシーンレベルの現実性を持たず、実際の農業条件下での性能を保っている。
本研究は, 実地で収集したイチゴの地上真実データセット(12,040画像)を, 私たちの知る限りで提示するものである。
また、シーンレベルのリアリズムとドメインランダム化を特徴とする、NVIDIA Isaac Simでレンダリングされた合成データセットも導入する。
この改良されたシミュレーション設定にもかかわらず,本実験により,実地における実地データの信頼性評価の必要性が強調され,実地間ギャップが相当に持続していることが判明した。
さらに,バックボーンエンコーダ間のベースライン6Dポーズ推定結果を通じて,sim-to-realギャップを定量化し,今後の作業の参考となる。
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