TreeScope：用于森林与果园中基于 LiDAR 的树木映射的农业机器人数据集
机器人学
2023-10-04 v1
摘要
林业、木材与农业的数据收集目前依赖人工技术，这些技术劳动密集且耗时。我们力求证明机器人技术相较这些技术具有改进，并加速农业研究，从森林与果园中树木的语义分割与直径估计开始。我们提出 TreeScope v1.0，这是首个面向精准农业与林业、解决森林与果园中树木计数与映射的机器人数据集。TreeScope 提供由机器人平台（如无人机以及由车辆与人类操作员携带的移动机器人平台）采集的农业环境 LiDAR 数据。在该数据集的首个发布中，我们提供带有超过 1,800 个手动标注的树木主干语义标签与野外实测树木直径的 ground-truth 数据。我们分享用于这些任务的基准脚本，供研究者评估其算法精度。最后，我们运行我们开源的直径估计与现成的语义分割算法，并分享我们的基线结果。
引用
@article{arxiv.2310.02162,
title = {TreeScope: An Agricultural Robotics Dataset for LiDAR-Based Mapping of Trees in Forests and Orchards},
author = {Derek Cheng and Fernando Cladera Ojeda and Ankit Prabhu and Xu Liu and Alan Zhu and Patrick Corey Green and Reza Ehsani and Pratik Chaudhari and Vijay Kumar},
journal= {arXiv preprint arXiv:2310.02162},
year = {2023}
}
备注
Submitted to 2024 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA 2024) for review