論文の概要: Mechanical Precision Weeding with a Quadruped Robot
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2609.20048v1
- Date: Thu, 17 Sep 2026 10:53:45 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-09-20 08:55:54.23534
- Title: Mechanical Precision Weeding with a Quadruped Robot
- Title（参考訳）: 四足歩行ロボットによる機械的精密除草
- Abstract要約: 除草剤をベースとした雑草防除は、除草抵抗の上昇と化学利用の有害な環境影響により、ますます持続不可能になっている。
機械的除草のための小型移動ロボットを用いた新しい代替案を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.31498833540989407
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Herbicide-based weed control is increasingly unsustainable due to rising weed resistance and the adverse environmental impacts of chemical use. While mechanical weed control avoids these drawbacks, it is typically implemented using large machines that cause soil compaction. We propose a novel alternative based on small mobile robots for mechanical weeding. Compared with existing automated mechanical weeding approaches, the proposed method offers reduced soil compaction, simpler automation, and improved scalability. Our solution involves a Boston Dynamics Spot quadruped robot equipped with a custom weed removal tool featuring a milling bit at its end. The tool is rigidly attached to the robot and uses the degrees of freedom of the robot base by actuating the legs, while keeping the feet stationary. We develop a software architecture that enables autonomous weed removal and integrate this system with all other required components. We analyze the accuracy and efficiency of the current proof of concept both in an indoor and outdoor environment and provide recommendations for future work to make the system more accurate and efficient.
- Abstract（参考訳）: 除草剤をベースとした雑草防除は、除草抵抗の上昇と化学利用の有害な環境影響により、ますます持続不可能になっている。
機械的雑草制御はこれらの欠点を回避するが、通常は土壌のコンパクト化を引き起こす大きな機械を用いて実装される。
機械的除草のための小型移動ロボットを用いた新しい代替案を提案する。
提案手法は, 従来の機械式除草手法と比較して, 土壌のコンパクト化, 簡易化, スケーラビリティの向上を実現している。
本誌のソリューションは、Boston Dynamics Spotの四足歩行ロボットに、ミリングビットが付いた独自の雑草除去ツールが付いている。
このツールは、ロボットにしっかりと取り付けられており、脚を安定させながら、足を動かすことで、ロボットの基盤の自由度を利用しています。
我々は、自律的な雑草除去を可能にするソフトウェアアーキテクチャを開発し、このシステムを他のすべての必要なコンポーネントと統合する。
室内環境と屋外環境の両方において、現在の概念実証の精度と効率を解析し、システムをより正確かつ効率的にするための今後の取り組みを推奨する。
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