用于机器人草莓采摘的单次测量6DoF姿态与3D尺寸估计
机器人学
2024-10-07 v1
摘要
本研究引入了一种深度学习方法，用于确定草莓的6DoF姿态和3D尺寸，以显著提升机器人采摘效率。该模型在自动生成的合成草莓数据集上进行训练，重点关注草莓固有的对称性。通过利用域随机化技术，该模型在模拟数据集上实现了84.77%的平均精度（AP）3D交并比（IoU）得分。对模型进行经验评估——在真实世界数据集上进行测试——强调了该模型即使基于合成数据训练也能适用于真实世界的草莓采摘场景。该模型还展现出强大的遮挡处理能力，即使草莓被其他草莓或植被遮挡，也能保持准确检测。此外，模型还展现出极快的推理速度，达到每秒60帧（FPS）。
引用
@article{arxiv.2410.03031,
title = {Single-Shot 6DoF Pose and 3D Size Estimation for Robotic Strawberry Harvesting},
author = {Lun Li and Hamidreza Kasaei},
journal= {arXiv preprint arXiv:2410.03031},
year = {2024}
}
备注
Accepted at IROS 2024