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推和拖:水果收获机器人的主动障碍物分离方法(CS RO)

选择性地采摘被障碍物包围的目标水果是水果收获机器人的主要挑战之一。与传统的避障方法不同,本文提出了一种结合了推和拖动作的主动式障碍物分离策略。分离运动和轨迹是基于目标周围障碍物信息的3D视觉感知而生成的。线性推力用于从目标下方的区域清除障碍物,而建议使用包含多个线性运动的锯齿形推力来推开较密集的障碍物。之字形推动可产生多方向推动,并且左右移动可破坏目标与障碍物之间的静态接触力,从而在更复杂的情况下帮助抓取器接收目标。此外,我们提出了一种新颖的拖动操作来解决位于目标上方的错误捕获障碍物的问题,在该操作中,抓具将目标拖到障碍物较少的地方,然后向后推以将障碍物移到一边以进一步分离。此外,开发了由颜色阈值,使用深度学习进行对象检测和点云操作组成的图像处理管道,以在收获机器人上实现该方法。现场测试表明,该方法可以显着提高采摘性能。与传统方法相比,此方法有助于成功收获复杂的水果簇。

原文题目:Push and Drag: An Active Obstacle Separation Method for Fruit Harvesting Robots

原文:Selectively picking a target fruit surrounded by obstacles is one of the major challenges for fruit harvesting robots. Different from traditional obstacle avoidance methods, this paper presents an active obstacle separation strategy that combines push and drag motions. The separation motion and trajectory are generated based on the 3D visual perception of the obstacle information around the target. A linear push is used to clear the obstacles from the area below the target, while a zig-zag push that contains several linear motions is proposed to push aside more dense obstacles. The zig-zag push can generate multi-directional pushes and the side-to-side motion can break the static contact force between the target and obstacles, thus helping the gripper to receive a target in more complex situations. Moreover, we propose a novel drag operation to address the issue of mis-capturing obstacles located above the target, in which the gripper drags the target to a place with fewer obstacles and then pushes back to move the obstacles aside for further detachment. Furthermore, an image processing pipeline consisting of color thresholding, object detection using deep learning and point cloud operation, is developed to implement the proposed method on a harvesting robot. Field tests show that the proposed method can improve the picking performance substantially. This method helps to enable complex clusters of fruits to be harvested with a higher success rate than conventional methods.

原文作者:Ya Xiong,Yuanyue Ge,Pål Johan From

原文地址:https://arxiv.org/abs/2004.09233

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