論文の概要: STEMbot: A Compliant Robot for Under-Canopy Plant Navigation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2607.07873v1
- Date: Wed, 08 Jul 2026 19:17:40 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-07-10 14:45:27.324932
- Title: STEMbot: A Compliant Robot for Under-Canopy Plant Navigation
- Title（参考訳）: STEMbot:アンダーキャノピー植物ナビゲーションのための互換性のあるロボット
- Abstract要約: 本稿では,植物キャノピー下での自律走行を目的とした小型クライミングロボットシステムであるSTEMbotを紹介する。
既存の登山プラットフォームとは異なり、STEMbotは、完全に幾何学的なPIN-SLAMパイプラインとセマンティックなOcTreeを統合して、ロバストなローカライゼーションとマッピングを実現している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 22.4174880970008
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The scalability of organic agriculture is partially limited by the labor costs associated with monitoring for pests. While drones and rovers are well-suited for agricultural monitoring from above or next to plants, many pests live on the underside of leaves or on plant stems, making them detectable only after they have caused significant damage. To enable early pest detection we present STEMbot, a miniature climbing robot system designed for autonomous navigation under plant canopies. Unlike existing climbing platforms that lack on-board perception or are restricted to unbranched vertical trunks, STEMbot integrates a fully geometric PIN-SLAM pipeline with a semantic OcTree to achieve robust localization and mapping while climbing the plant. To plan STEMbot's motion we propose a manifold-constrained A* planner along with ray-tracing goal specification to enable branch-aware traversal and the inspection of occluded targets. We validate our system through hardware experiments, demonstrating reliable traversal of stems ranging from 7-33mm and autonomous navigation across four distinct plant specimens. Quantitative evaluations show that our system achieves high-fidelity geometric reconstructions with an average Chamfer distance of less than 1cm relative to an offline photogrammetry baseline, confirming that STEMbot maintains the globally consistent odometry needed for autonomous navigation.
- Abstract（参考訳）: 有機農業のスケーラビリティは、害虫のモニタリングに伴う労働コストによって部分的に制限されている。
ドローンやローバーは植物の上または隣の農業モニタリングに適しているが、多くの害虫は葉の裏側や植物の茎に生息しており、損傷を受けた後にのみ検出できる。
早期の害虫検出を可能にするために,植物キャノピー下での自律走行を目的とした小型クライミングロボットシステムであるSTEMbotを提案する。
既存の登山プラットフォームとは異なり、STEMbotは植物を登りながらロバストなローカライゼーションとマッピングを達成するために、完全に幾何学的なPIN-SLAMパイプラインとセマンティックなOcTreeを統合している。
STEMbot の動作を計画するために,線追跡目標仕様とともに多様体制約付き A* プランナを提案する。
ハードウェア実験により本システムの有効性を検証し,4種の植物標本にまたがる7～33mmから自律走行までの幹の信頼性を実証した。
定量的評価により,STEMbotが自律走行に必要な一貫したドメトリーを維持していることを確認した。
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