基于关键点的草莓朝向估计用于机器人果实采摘
计算机视觉与模式识别
2023-10-18 v1 人工智能
摘要
选择性机器人收获是一项有望解决影响世界多地现代农业劳动力短缺的技术方案。为实现准确高效的采摘过程，机器人收获系统需要果实的精确位置与朝向，以有效规划末端执行器轨迹。当前估计果实朝向的方法要么采用通常需多视角配准的完整 3D 信息，要么依赖需难以获取的参考朝向人工标注的全监督学习技术。本文中，我们提出一种新颖的基于关键点的果实朝向估计方法，可直接从 2D 图像预测 3D 朝向。所提技术可在无完整 3D 朝向标注下工作，但也可利用此类信息提升精度。我们在两个来自真实数据采集场景的草莓图像独立数据集上评估了我们的工作。所提方法取得了最先进（SOTA）性能，平均误差低至 ，相较~\cite{wagner2021efficient}中先前工作预测提升约 。此外，我们的方法适用于实时机器人应用，推理时间快至 ms。
引用
@article{arxiv.2310.11333,
title = {Key Point-based Orientation Estimation of Strawberries for Robotic Fruit Picking},
author = {Justin Le Louëdec and Grzegorz Cielniak},
journal= {arXiv preprint arXiv:2310.11333},
year = {2023}
}