T-REX：基于视觉的自主叶片检测与抓取估计系统
机器人学
2025-05-06 v1 机器学习
摘要
T-Rex（用于提取叶片样本的机器人）是一个基于龙门架的机器人系统，专为温室环境中的自主叶片定位、选择和抓取而开发。该系统集成了一个六自由度机械臂和一个立体视觉管道，以识别目标叶片并与之交互。YOLOv8 用于实时叶片分割，RAFT-Stereo 提供稠密深度图，从而能够重建三维叶片掩膜。这些观测结果通过一个叶片抓取算法进行处理，该算法根据杂乱度、可见度和距离选择最优叶片，并通过分析局部表面平坦度、自上而下的可接近性以及与边缘的距离来确定抓取点。选定的抓取点引导由基于 ROS 的运动控制器执行的轨迹，驱动一个配备定制微针的末端执行器来夹持叶片并模拟组织采样。在不同姿态下使用人造植物进行的实验表明，T-Rex 系统能够持续检测、规划并执行与类植物目标的物理交互，实现了 66.6% 的抓取成功率。本文介绍了 T-Rex 的系统架构、实现和测试，作为迈向可控环境农业（CEA）中植物采样自动化的一个步骤。
引用
@article{arxiv.2505.01654,
title = {T-REX: Vision-Based System for Autonomous Leaf Detection and Grasp Estimation},
author = {Srecharan Selvam and Abhisesh Silwal and George Kantor},
journal= {arXiv preprint arXiv:2505.01654},
year = {2025}
}
备注
11 Pages, 10 figures, 2 tables