- 9月 20, 2026
トマト収穫のための3D再構成技術|ロボットによるオクルージョン対応手法
メディテラニア型温室におけるトマトクラスターのオクルージョン問題を解決するため、3D再構成と位置推定技術を統合したロボット収穫システムを構築。精度は90%以上を達成。
メディテラニア型温室におけるトマトクラスターのオクルージョン問題を解決するため、3D再構成と位置推定技術を統合したロボット収穫システムを構築。精度は90%以上を達成。
リッチーの果実数を自動で計測するFG-LCNetという手法を提案。複雑なオクルージョンや照明変化に強い精度を実現し、実際の農場での応用が期待できる。
階層型強化学習でストロベリー収穫のオクルージョン問題を解決 📄 論文サマリー 著者:Teng Li、Hanfei Shi、Chunjiang Zhao、Ya Xiong 発表:arXiv(ロボティクス)/2607.13799v1 公開日:2026年07月15日 ✨ 本論文の新規性 視覚ガイド付き階層強化学習フレームワークVGPAを提案し、オクルージョン環境下での収穫成功率を96.7%に達成 低レベ […]