論文の概要: MARTS: A Modular Agricultural Robot for Targeted Spraying of Diseased Tomato Plants in Greenhouses
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2610.18123v1
- Date: Tue, 13 Oct 2026 10:36:15 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-10-17 07:18:34.794458
- Title: MARTS: A Modular Agricultural Robot for Targeted Spraying of Diseased Tomato Plants in Greenhouses
- Title（参考訳）: MARTS:温室における病原性トマトの散布を狙うモジュール型農業用ロボット
- Abstract要約: 本稿では,植物病の検出から葉の局所的な散布までのループを閉じる,低コストなロボットプラットフォームであるMARTS(Modular Agricultural Robot for Targeted Spraying)を提案する。
MarTSはClearpath Husky A200モバイルベース、UR5マニピュレータ、12Vマイクロダイアフラムポンプを中心に作られた新しいモジュラー・スプレー・エンドエフェクター、手首に搭載されたIntel RealSense D435 RGB-Dカメラを統合している。
MarTSは12回の自律試験で312本の葉を治療し、92.4%が目標、平均18.7mmが噴霧中心誤差、6.1%が隣接葉である。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.441595027675735
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Broadcast spraying remains the dominant method of disease control in greenhouse tomato production, yet it treats healthy and diseased tissue alike, exposes workers to hazardous aerosols, and depends on operator skill. This paper presents MARTS (Modular Agricultural Robot for Targeted Spraying), a low-cost robotic platform that closes the loop from plant-level disease detection to leaf-localised spray delivery in commercial greenhouses. MARTS integrates a Clearpath Husky A200 mobile base, a UR5 manipulator, a novel modular spraying end-effector built around a single 12 V micro-diaphragm pump, and a wrist-mounted Intel RealSense D435 RGB-D camera. Disease detection reuses our previously published Tomato Leaf Disease Vision Language Model (TLDVLM; Grounding DINO, SAM-2 and LoRA-tuned BLIP-2, 97.27% accuracy over 10 classes); this work focuses on actuation, control and system integration. A ROS pipeline lifts detections into 3D targets, generates collision-aware nozzle poses at a 120 mm stand-off using fitted leaf normals, and scales pump pulse duration to lesion area. Water-sensitive paper calibration showed a linear pulse-volume relationship (R^2 = 0.994). In MuJoCo simulation, an adaptive base-repositioning strategy achieved 100% coverage of 18 waypoints with a maximum orientation error of 1.1 deg. Deployed at the SILAL commercial greenhouse (Al Ain, UAE) on cherry tomatoes under natural infection, MARTS treated 312 diseased leaves in 12 autonomous trials with 92.4% targeting success, 18.7 mm mean spray-centre error, 6.1% adjacent-leaf overspray, and a 71% reduction in pesticide volume versus broadcast spraying. Mean cycle time was 4.8 s per leaf, and the spraying subsystem costs USD 412, 6-10x lower than comparable systems, showing that accurate leaf-level targeting is achievable on commodity hardware.
- Abstract（参考訳）: ブロードキャスト・スプレーは温室トマト生産における疾病管理の主要な方法であるが、健康で病気のある組織も同様に扱い、労働者を有害なエアロゾルに曝し、オペレーターのスキルに依存している。
本稿では,植物レベルでの病害検出から,商業用温室における葉の局所的な散布まで,低コストなロボットプラットフォームであるMARTS(Modular Agricultural Robot for Targeted Spraying)を提案する。
MARTSはClearpath Husky A200モバイルベース、UR5マニピュレータ、12Vマイクロダイアフラムポンプを中心に構築された新しいモジュラー・スプレー・エンドエフェクター、手首に搭載されたIntel RealSense D435 RGB-Dカメラを統合している。
疾患検出は、以前発表されたトマト葉病可視化言語モデル(TLDVLM; Grounding DINO, SAM-2 and LoRA-tuned BLIP-2,97.27%の精度で10クラス以上)を再利用する。
ROSパイプラインは、検出を3Dターゲットにリフトし、装着されたリーフノーマルを使用して120mmのスタンドオフで衝突対応ノズルポーズを生成し、ポンプパルス期間を病変領域に拡大する。
感水紙キャリブレーションでは線形パルス体積関係(R^2 = 0.994)を示した。
MuJoCoシミュレーションでは、適応的なベースリポジション戦略が18のウェイポイントを100%カバーし、最大方向誤差は1.1 degであった。
自然感染下のサクラトマトのSILAL商業温室(Al Ain, UAE)に配備されたMARTSは、92.4%の成功を目標とした12回の自律試験で312個の病気の葉を治療し、18.7mmの平均噴霧中心誤差、6.1%の隣接葉オーバースプレー、71%の農薬量と放送噴霧を減らした。
平均サイクル時間は1葉あたり4.8秒であり、散布サブシステムは同等のシステムに比べて412ドルから6～10倍のコストがかかるため、正確なリーフレベルのターゲティングがコモディティ・ハードウェア上で実現可能であることが示されている。
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