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Muchas aplicaciones robóticas requieren la capacidad de localizar múltiples objetos en el entorno, pero el uso de técnicas de identificación instantánea puede ser poco fiable en contextos variables y mal estructurados, como en la mayoría de los entornos de agricultura de precisión. Inspirados por las necesidades de los proyectos H2020 CANOPIES, donde se requieren plataformas robóticas para realizar operaciones de cosecha en viñedos de uva de mesa, en este documento proponemos un marco para rastrear objetos de interés a lo largo del tiempo utilizando una plataforma robótica móvil equipada con una cámara RGB-D. Específicamente, diseñamos un módulo de seguimiento de múltiples objetos basado en un Filtro de Kalman Ampliado (EKF) que tiene en cuenta el movimiento del robot para actualizar la estimación de la localización de los objetos. Validamos el enfoque en un simulador realista basado en Unity, donde se asigna a un robot móvil la tarea de rastrear racimos de uva de mesa en un entorno de viñedo. Además, llevamos a cabo pruebas preliminares en un entorno de laboratorio.
Arlotta et al. (Mon,) estudiaron esta cuestión.