见果于叶：在商业果园中机器人化测绘苹果幼果
机器人学
2023-08-16 v1
摘要
新西兰（Aotearoa New Zealand）拥有强劲且不断增长的苹果产业，但却难以获得工人来完成疏果等技能型季节性任务。为确保有效疏果并逐树做出明智决策，准确测量单株苹果树的负载量至关重要。然而，由于浓密枝叶遮挡了树体内部的幼果，该任务面临挑战。本文介绍了一种为应对劳动力短缺而开发的自动化苹果幼果疏除机器人的视觉系统。本文给出了该系统的初始设计、实现与评估细节。该平台跨立于 3.4 m 高的二维苹果冠层结构之上，以创建每棵树幼果的精确地图。我们表明，该平台可通过扫描枝条两侧来测量苹果树的幼果负载量。跨立式平台的需求是合理的，因为双侧扫描的计数准确率为 81.17%，高于单侧扫描的 73.7%。该系统还被证明能给出与真实尺寸相差在 5.9% RMSE 以内的尺寸估计。
引用
@article{arxiv.2308.07512,
title = {Seeing the Fruit for the Leaves: Robotically Mapping Apple Fruitlets in a Commercial Orchard},
author = {Ans Qureshi and David Smith and Trevor Gee and Mahla Nejati and Jalil Shahabi and JongYoon Lim and Ho Seok Ahn and Ben McGuinness and Catherine Downes and Rahul Jangali and Kale Black and Hin Lim and Mike Duke and Bruce MacDonald and Henry Williams},
journal= {arXiv preprint arXiv:2308.07512},
year = {2023}
}
备注
Accepted at the International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS 2023)