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J-GLOBAL ID：202202265598525411   整理番号：22A0324490

ロボット pruning定のためのアップライトフルーツオフシュートツリーの意味論誘導スケルトン化【JST・京大機械翻訳】

Semantics-guided skeletonization of upright fruiting offshoot trees for robotic pruning

著者 (4件)： You Alexander (Collaborative Robotics and Intelligent Systems (CoRIS) Institute, Oregon State University, Corvallis, OR 97331, USA) ,  Grimm Cindy (Collaborative Robotics and Intelligent Systems (CoRIS) Institute, Oregon State University, Corvallis, OR 97331, USA) ,  Silwal Abhisesh (Field Robotics Center, Carnegie Mellon University, Pittsburgh, PA 15213, USA) ,  Davidson Joseph R. (Collaborative Robotics and Intelligent Systems (CoRIS) Institute, Oregon State University, Corvallis, OR 97331, USA)
資料名： Computers and Electronics in Agriculture  (Computers and Electronics in Agriculture)
巻： 192  ページ： Null  発行年： 2022年 
JST資料番号： T0337A  ISSN： 0168-1699  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 新鮮市場果樹のための休眠剪定は,ほとんどエンドツーエンドシステムが存在する農業ロボット工学の比較的未調査のアプリケーションである。自律剪定システムを作成する際の最大の課題の一つは,木のモデルを再構成する必要であり,それは,切断するかどうか決定するために,正確で有益な情報である。ツリーのモデリングのための1つの有用な構造は,1D,幾何学の軽量表現およびツリーのトポロジーである。このスケルトン化問題はコンピュータグラフィックスの分野において重要なものであり,モデリングツリーのタスクのために多くのアルゴリズムが特に開発されている。これらのスケルトン化アルゴリズムは,幾何学的な問題として問題を主に取り組んでいる。しかし,農業状況において,木の部分は,幹,支持枝などの異なるラベルを持つ。この標識構造は,剪定する理解に重要である。そのようなラベル付きスケルトンを生産するために,Upright Pearning Offot(UFO)ツリーに関するトポロジー的および幾何学的事前確率を用いるアルゴリズムを導入した。29のUFO木からの点雲に関する著者らのスケルトン化アルゴリズムを試験し,正しく再構成したラベル付き骨格セグメントの数に基づく精度メトリックを用いて,ヒトで評価された金標準に関して70%の中央値構築精度を実証した。著者らはまた,82のUFOツリーオープンソースのポイントクラウドスキャンを他の研究者に行う。本研究は,自律剪定システムに使用できるロバストなツリーモデリングフレームワークに向けた重要な第一段階である。Copyright 2022 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  位相幾何学 ,  金 ,  コンピュータグラフィックス ,  *ロボット ,  ヒト ,  事前確率 ,  モデリング ,  休眠 ,  エンドツーエンド方式 ,  応用プログラム ,  モデル ,  一次元 ,  果樹 ,  ロバスト性

著者キーワード (5件)： ツリーモデリング ,  スケルトン化 ,  休眠枝刈り ,  ロボット pruning定 ,  農業ロボット

分類 (2件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  ロボットの運動・制御  (IC04012J)

タイトルに関連する用語 (4件)： ロボット ,  意味論 ,  誘導 ,  スケルトン