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Roboter sind im Laufe der Jahre zunehmend wichtig geworden. Die ständig wachsenden Anforderungen an die Produktion, Arbeitserschöpfung, reduzierte Arbeits- und Umweltstandards haben die Robotik an die Spitze wissenschaftlicher Fortschritte gebracht. Ein ähnlicher Ansatz wird bei Agro-Robotern verfolgt, wo vergleichbare Lösungen möglich sind, um Landwirte schneller, sicherer und profitabler arbeiten zu lassen. Dieses Papier bewertet das derzeitige Niveau der geistbasierten Vision in landwirtschaftlichen Robotern und deren Einsatzfeldern, insbesondere bei der Unkrauterkennung, Pflanzenidentifizierung, Klassifizierung, Krankheitsdiagnose, visionsbasierter Navigation, Ernte und Vermehrung. Es analysiert das gegenwärtige Niveau der geistbasierten Vision in landwirtschaftlichen Robotern in Feldanwendungen, insbesondere bei der Unkrauterkennung, Pflanzenidentifizierung, Phenotypisierung, Krankheitsdiagnose, visionsbasierter Navigation, Ernte und Vermehrung. Die Umfrage zeigte ein umfangreiches Interesse an visionsbasierten Lösungen in der landwirtschaftlichen Robotik, wobei die beliebtesten RGB-Kameras und Sensoren vielversprechende Ergebnisse liefern können und kein spezifischer Algorithmus alle anderen übertrifft. Stattdessen bietet künstliche Intelligenz spezifische Vorteile bei der Lösung bestimmter Probleme im Zusammenhang mit der Landwirtschaft.
Gunavardhini et al. (Fri,) haben diese Frage untersucht.