基于三维 LiDAR 的无人机表型作物高度与小区估算
机器人学
2023-06-02 v3 计算机视觉与模式识别
摘要
我们提出了一种使用搭载于无人机（UAV）上的三维光探测与测距（LiDAR）传感器测量作物高度的技术。了解植株高度对于监测其整体健康与生长周期至关重要，尤其对于高通量植物表型而言。我们提出了一种从三维 LiDAR 点云中提取植株高度的方法，特别关注基于小区（plot）的表型环境。我们还提出了一个可用于在 Gazebo 仿真中创建表型农场的工具链。该工具可创建带有逼真三维植株与地形模型的随机化农场。我们在受控与自然环境中开展了一系列仿真与硬件实验。我们的算法能够在含有 112 个小区（plot）的田间估算植株高度，均方根误差（RMSE）为 6.1 cm。这是首个来自小麦田上空 airborne robot 的三维 LiDAR 数据集。所开发的仿真工具链、算法实现与数据集可在 GitHub 仓库 https://github.com/hsd1121/PointCloudProcessing 中获取。
引用
@article{arxiv.1910.14031,
title = {Crop Height and Plot Estimation for Phenotyping from Unmanned Aerial Vehicles using 3D LiDAR},
author = {Harnaik Dhami and Kevin Yu and Tianshu Xu and Qian Zhu and Kshitiz Dhakal and James Friel and Song Li and Pratap Tokekar},
journal= {arXiv preprint arXiv:1910.14031},
year = {2023}
}
备注
8 pages, 10 figures, 1 table, Accepted to IROS 2020