基于主动激光-相机扫描的高精度果实定位：面向二维-三维变换的鲁棒激光线提取
机器人学
2023-11-16 v1
摘要
基于深度学习的近期进展使得果实检测取得显著进步，能够在复杂环境中实现鲁棒的果实识别。然而，在同样对机器人采摘至关重要的果实三维定位方面进展甚少。复杂的果实形状与朝向、果实簇生、多变光照条件以及枝叶遮挡，极大限制了现有传感器在自然果园环境中实现准确果实定位。本文报道了一种称为主动激光-相机扫描（ALACS）的新型定位技术的设计，以实现准确且鲁棒的果实三维定位。ALACS 硬件装置包含红色线激光、RGB 彩色相机、直线运动滑台以及外部 RGB-D 相机。利用动态瞄准激光三角测量原理，ALACS 能够将投射在苹果表面的二维激光线精确变换为三维位置。为便于激光图案采集，提出了一种激光线提取（LLE）方法，用于在苹果上实现鲁棒且高精度的特征提取。对 LLE 的综合评估表明其能够在可变光照与遮挡条件下提取精确图案。在室内实验中，ALACS 系统在 1.0 m 至 1.6 m 距离范围内实现了 6.9–11.2 mm 的平均苹果定位精度，而商用 RealSense RGB-D 相机为 21.5 mm。果园评估表明，ALACS 实现了 95% 的果实摘除率，而 RealSense 相机为 71%。通过克服苹果三维定位的挑战，本研究推动了机器人果实采摘技术的发展。
引用
@article{arxiv.2311.08674,
title = {High-Precision Fruit Localization Using Active Laser-Camera Scanning: Robust Laser Line Extraction for 2D-3D Transformation},
author = {Pengyu Chu and Zhaojian Li and Kaixiang Zhang and Kyle Lammers and Renfu Lu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2311.08674},
year = {2023}
}