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로봇 과일 수확은 정밀 농업에서 수확 효율성을 개선할 잠재력을 지니고 있습니다. 지상 이동 로봇이 과일 수확에 주로 사용되지만, 아보카도 나무와 같은 특정 작물은 지면에서만 수확하기에 효율적이지 않습니다. 이는 비정형의 지면과 식재 배열 및 높은 위치의 과일 때문입니다. 이러한 경우, 조작 기능이 통합된 항공 로봇이 로봇 수확에 새로운 길을 열 수 있습니다. 본 논문은 아보카도를 자율적으로 탐지하고, 접근하며 수확하는 시각 인식 및 학습을 사용하는 바이매뉴얼 UAV의 설계 및 구현을 개략적으로 설명합니다. 이 이중 팔 시스템은 그리퍼와 고정 팔로 구성되며, 아보카도를 수확할 때의 주요 도전 과제인, 아보카도를 잡을 경우 회전 동작이 peduncle에서 아보카도를 분리하는 가장 효율적인 방법이라는 점을 다룹니다. 그러나 peduncle은 아보카도의 수확을 방해하는 탄성 에너지를 저장할 수 있습니다. 고정 팔은 peduncle을 안정화하여 그리퍼 팔이 수확할 수 있도록 합니다. 통합된 시각 인식 과정은 아보카도를 탐지하고 그 자세를 결정할 수 있게 하며, 후자는 바이매뉴얼 조작 계획을 위한 목표 지점을 정하는 데 사용됩니다. 각 구성 요소의 효능을 평가하기 위해 여러 가지 실험이 수행되었고, 통합 실험을 통해 시스템의 효과성을 평가하였습니다.
Liu et al. (금요일)은 이 문제를 연구하였습니다.