論文の概要: Force Sensor-Based Picking Pattern Analysis and Two-Jaw Gripper Design for Cherry Tomato Robotic Harvesting in Greenhouse
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2610.18160v1
- Date: Tue, 13 Oct 2026 11:03:22 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-10-17 07:04:56.897853
- Title: Force Sensor-Based Picking Pattern Analysis and Two-Jaw Gripper Design for Cherry Tomato Robotic Harvesting in Greenhouse
- Title（参考訳）: 温室におけるチェリートマトロボットの力センサによるピッキングパターン解析と二方向グリッパー設計
- Abstract要約: 本研究では,自動トマト収穫のためのフォースデータ駆動型フレームワークを提案する。
6軸の力/トルクセンサー、バイオインスパイアされたグリップ、モバイルロボットプラットフォームへの展開などを統合している。
このシステムはNVIDIA Isaac Simで検証され、UAEのアブダビにあるSILALの商業用温室で50の自律的な試験が行われた。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.5466093929120728
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Robotic harvesting of cherry tomatoes in greenhouses remains challenging due to dense fruit clusters, delicate skin, and the need for gentle yet effective detachment. This study presents a force-data-driven framework for autonomous cherry tomato harvesting that integrates six-axis force/torque sensing, a bio-inspired compliant gripper, and deployment on a mobile robotic platform. A wearable ATI six-axis force/torque sensor mounted on the index finger captured kinetic signatures of three elemental picking patterns (gripping, twisting, and lateral pulling) across 150 manual trials (50 per pattern) in laboratory and greenhouse settings. Gripping required a peak normal force of 3.92 and 0.45 N, twisting produced a dominant torque of 19.20 2.10 Nmm about the pedicel axis with minimal truss disturbance, and pure lateral pulling alone was insufficient for reliable detachment. These measurements informed a novel fingertip-localised Finray gripper, with compliant TPU 95A Finray geometry restricted to the fruit-contact region and a rigid PLA body, emulating the dual-stiffness human fingertip. A Dynamixel XM430-W350 servomotor under current-based torque control applies the measured gripping force and a 45° wrist twist. Finite element analysis showed a maximum von Mises stress of 0.24 MPa under the 3.92 N load, below the bruising threshold of cherry tomato skin. Integrated on a UR5 arm and Clearpath Husky A200 base, the system was validated in NVIDIA Isaac Sim and in 50 autonomous trials at the SILAL commercial greenhouse, Abu Dhabi, UAE. The hybrid grip-twist-pull strategy achieved an 86.0% picking success rate, 2.3% fruit damage, and an 8.4 s cycle time per fruit, outperforming vacuum (66.3%), rotating (70.1%), clamping (76.0%), and suction-cutting (52.4%) end-effectors. These results demonstrate preliminary feasibility under the tested facility and cultivar conditions
- Abstract（参考訳）: 温室でのサクラトマトの収穫は、濃厚な果実群集、繊細な皮膚、優しく効果的な分枝の必要性により、依然として困難である。
本研究では,6軸力/トルクセンシング,バイオインスパイアされた適合グリップ,移動型ロボットプラットフォームへの展開を組み込んだ,自動チェリートマト収穫のための力データ駆動型フレームワークを提案する。
ATIの6軸力/トルクセンサーは、実験室や温室環境において、150のマニュアルトライアル(50パターンあたり)にわたる3つの要素的ピッキングパターン(グリップ、ねじれ、横引き)の運動的シグネチャを捉えた。
研削には3.92および0.45Nのピーク正規力が必要であり、ねじれはペディセル軸に最小のトラス障害を伴って19.20.10Nmmのトルクを発生させ、純粋な横方向の引き抜きだけでは信頼性の高い離着陸には不十分であった。
これらの測定は、Finrayグリップに適合するTPU 95AFinray形状を、果実接触領域と硬質PLA体に限定し、二重剛性人間の指先をエミュレートする新しい指先局在Finrayグリップを知らせた。
電流ベーストルク制御時のダイナミセルXM430-W350サーボレータは、測定グリップ力と45°手首ねじれを印加する。
有限要素分析の結果, トマト皮膚の焼成しきい値以下の3.92N負荷下での最大von Mises応力は0.24MPaであった。
UR5アームとClearpath Husky A200ベースで統合され、NVIDIA Isaac Simで検証され、UAEのアブダビにあるSILALの商業用温室で50の自律的な試験が行われた。
ハイブリッドグリップ・ツイスト・プル戦略は、収穫成功率86.0%、果実損傷2.3%、果実当たり8.4sサイクル時間、真空(66.3%)、回転(70.1%)、クランプ(76.0%)、吸引カット(52.4%)のエンドエフェクターを達成した。
これらの結果は,試験施設および品種条件下での予備的実現可能性を示すものである。
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