基于运动恢复结构的混合缆驱机器人用于无损叶菜监测与质量估计

我们提出一种新型混合缆基机器人，配备机械臂与相机，用于在垂直水培农场中进行高精度、中等通量的植物监测，并以无损植物质量估计作为示例应用。高时空分辨率的植物监测对农民与研究者检测异常及建立植物生长预测模型十分重要。高质量现成运动恢复结构（SfM）与摄影测量软件包的出现，使机器人学界得以应用计算机视觉进行无损植物监测。现有方法往往聚焦于高通量（如卫星、无人机（UAV）、车载、传送带影像）或高精度/对遮挡鲁棒（如转台扫描仪或机械臂），我们则提出一种折中方案，以中等通量、高度自动化的机器人实现高精度。我们的设计将缆驱并联机器人（CDPR）的工作空间可扩展性与 4 自由度（DoF）机械臂的灵活性结合，从多种视角自主拍摄多株植物。我们描述了机器人设计，并通过每日对 54 株植物各从 64 个视角拍摄照片进行实验演示。我们表明该方法可产生科学有用测量，在初始标定后全自主运行，且比冠层上方方法（如 UAV）重建与植物属性估计更优。作为示例应用，我们展示系统可以 0.586g 的平均绝对误差（MAE）成功估计植物质量，且当用于对质量与年龄关系进行假设检验时，产生的 p 值与真值数据相当（分别为 p=0.0020 与 p=0.0016）。