수확 로봇은 과일을 수확하는 동안 중요한 역할을 하여 수확 시간을 단축하고 수확 비용을 줄이며 육체 노동을 줄이며 과일 농업을 획기적으로 개선할 수 있다.
현재 수확 로봇은 과일 성장 단계를 구별할 수 없고 막힌 과일을 감지하는 데 어려움이 있다. 이로 인해 과일이 부적절하게 따거나 수확기능을 하는 로봇 암이 손상될 수 있다. Chongqing University of Technology의 Yang Changhui는 다양한 자연 환경에서 잘 익은 감귤류의 분류, 식별 및 현지화 방법을 연구한 팀을 이끌고 자율적으로 익은 과일을 감지하고 수확하는 데 도움이 되는 모델을 개발했다.
정확하고 신뢰할 수 있는 과일 식별 및 위치 지정 시스템을 개발하기 위해 연구팀은 NOKOV 모션 캡처 시스템을 사용했다. 테스트는 실험실 환경에서 수행되었으며 모든 위치에서 과일의 위치 정확도를 테스트하려고 시도했다.
실험 과정은 다음 그림에 나와 있다. Kinect 카메라는 들어올릴 수 있는 브래킷에 고정되고 감귤류는 카메라 시스템 범위 내의 아무 곳에나 매달렸다. 과일의 위치는 NOKOV 모션 캡처 시스템에 의해 캡처되고 예상 위치는 팀이 개발한 위치 시스템에 의해 계산된다. 두 결과를 비교하여 포지셔닝 시스템의 정확도를 평가했다.
NOKOV 모션 캡처 시스템으로 측정하고 Kinect 포지셔닝 시스템으로 계산한 서로 다른 방향의 감귤 20개 세트의 위치를 비교하면 x 방향의 평균 위치 오차는 2.51mm이고 y 방향의 평균 오차는 2.51mm이다. y방향의 평균 에러는 2.71mm이고 z 방향의 평균 오차는 3.35mm이다. 이러한 실험 결과에서 연구원들은 누적된 오류가 실험 오류의 범위에 속하며 Kinect 포지셔닝 시스템이 과일을 안정적으로 따기 위한 정확도 요구 사항을 충족한다는 결론을 내렸다.
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