Core Concepts
移動ロボットを使用して、2D画像データと3Dポイントクラウドデータを融合することで、リアルタイムに果樹の検出と幾何学的特徴の推定を行う。
Abstract
本研究では、移動ロボットを使用して果樹園内の木を検出し、その幾何学的特徴(幅と高さ)を推定するアルゴリズムを提案している。
2D NDVIデータと3Dライダーデータを融合することで、木の検出と特徴推定を行う。
木の検出には、マルチモーダルな特徴と情報エントロピーに基づいた対応付けアルゴリズムを使用する。
木の高さは、ライダーの上部検出リングの変化から推定し、幅は木の点群を垂直スライスして最大値を取ることで推定する。
シミュレーション実験と実際の果樹園での実験を行い、提案手法の有効性を検証した。
シミュレーション実験では、木の配置密度や移動経路の違いに対して頑健な性能を示した。
実際の果樹園での実験では、強風の中でも17%以内の誤差で木の幾何学的特徴を推定できることを示した。
提案手法は、単一のオンボードセンサを使用しながら、リアルタイムかつ自律的に木の検出と特徴推定を行うことができる。
Stats
木の幅の平均誤差は0.23%から12.14%の範囲にある。
木の高さの平均誤差は2.39%から14.71%の範囲にある。