基于学习型混合视觉/交互控制器的精准果树修剪
机器人学
2021-09-28 v1
摘要
机器人果树修剪需要高度精确的机械臂控制，以便将切割工具以正确角度准确对准所需修剪点。同时，机器人必须避免对树木、支撑柱和电线等环境的刚性部分施加过大作用力。在本文中，我们提出一种混合控制系统，其使用学习型基于视觉的控制器来初始将切割器与所需修剪点对齐，该控制器接收环境图像并输出控制动作。该控制器完全在仿真中训练，但通过一个将原始图像转换为简化分割表示的神经网络可轻松迁移到真实树木。一旦建立接触，系统将控制移交给交互控制器，该控制器在最小化交互力的同时引导切割器枢轴点至枝条。通过这种简单而新颖的方法，我们展示了相较于使用相机深度数据的基线控制器，精度提升了超过 30 个百分点。
引用
@article{arxiv.2109.13162,
title = {Precision fruit tree pruning using a learned hybrid vision/interaction controller},
author = {Alexander You and Hannah Kolano and Nidhi Parayil and Cindy Grimm and Joseph R. Davidson},
journal= {arXiv preprint arXiv:2109.13162},
year = {2021}
}
备注
Submitted for consideration for the 2022 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA)