基于高分辨率 LiDAR-相机融合的机器人收获果实精准定位
机器人学
2022-11-30 v1
摘要
准确的深度感知在自然果园环境中对于保障机器人收获的高成功率起着关键作用。固态 LiDAR（SSL）是近年来引入的一种 LiDAR 技术，能够感知场景的高分辨率几何信息，可潜在用于获取准确的深度信息。同时，LiDAR 与相机感知信息的融合可显著增强收获机器人的感知能力。本工作介绍了一种基于 LiDAR-相机融合的视觉感知与认知策略，用于在苹果园中对收获机器人进行准确的果实定位。应用并评估了两种 SOTA 外参标定方法——基于靶标与无靶标方法——以获取 LiDAR 与相机之间准确的外参矩阵。借助外参标定，点云与彩色图像被融合，利用单阶段实例分割网络执行果实定位。实验表明，LiDAR-相机在自然环境的视觉感知上取得了更优质量。同时，引入 LiDAR-相机融合大幅提升了果实定位的精度与鲁棒性。具体而言，在 0.5 m、1.2 m 和 1.8 m 处使用 LiDAR-相机进行果实定位的标准差分别为 0.245、0.227 和 0.275 cm。该测量误差仅为 Realsense D455 的五分之一。最后，我们附上了可视化点云以展示该高精度感知方法。
引用
@article{arxiv.2205.00404,
title = {Accurate Fruit Localisation for Robotic Harvesting using High Resolution LiDAR-Camera Fusion},
author = {Hanwen Kang and Xing Wang and Chao Chen},
journal= {arXiv preprint arXiv:2205.00404},
year = {2022}
}
备注
11 pages, 17 figures, submit to COMPAG