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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2023.1
- 수록면
- 57 - 65 (9page)
- DOI
- 10.5302/J.ICROS.2023.22.0161
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Due to the increasing global demand for food and shortage of agricultural labor, researchers have focused on developing new technologies, capable of increasing production yields and farming efficiency. Since the repetitive harvesting task is labor-intensive, a robotic harvesting system is one of the promising solutions. To enable precise robotic harvesting, it is important to determine a path for the robot that avoids damaging the crops and other obstacles such as unripe crops, leaves, and stems. In this paper, we present a probabilistic costmap classified according to obstacle type and use it in an RRT-star path planning algorithm. The proposed path planning algorithm has two main features: a biased sampling method based on a probabilistic costmap and a costmap-based collision detector. We have validated the proposed path planning method in the scenario of cucumber harvesting tasks using a two-dimensional planar robot.
목차
Abstract
I. 서론
II. 경로 계획 알고리즘
III. 실험 결과
IV. 수확 로봇 시나리오에서 경로 계획 알고리즘 적용
V. 고찰 및 결론
REFERENCES
참고문헌 (14)
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R. R Shamshiri, C. Weltzien, I. A. Hameed, I. J Yule, T. E Grift, S. K. Balasundram, L. Pitonakova, D. Ahmad, and G. Chowdhary, “Research and development in agricultural robotics: A perspective of digital farming," International Journal of Agricultural an
S. Baek, B. Kim, J. Lee, and H. Moon, “Real-time path pla nning algorithm based on ridge detection for solid-state LiD AR-based autonomous agricultural robot," Journal of Institu te of Control, Robotics and Systems (in Korean), vol. 28, no 2, pp.146-152,
D. González, J. Pérez, V. Milanés, and F. Nashashibi, “A review of motion planning techniques for automated vehicles," IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems, vol. 17, no. 4, pp. 1135-1145, 2015.
S. Karaman and E. Frazzoli, “Sampling-based algorithms for optimal motion planning," The International Journal of Robotics Research, vol. 30, no. 7, pp. 846-894, 2011.
O. Arslan and P. Tsiotras, “Machine learning guided exploration for sampling-based motion planning algorithms," 2015 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS), pp. 2646-2652, IEEE, 2015.
S. Baek, B. Kim, J. Lee, and H. Moon, “Real-time path pla nning algorithm based on ridge detection for solid-state LiD AR-based autonomous agricultural robot," Journal of Institu te of Control, Robotics and Systems (in Korean), vol. 28, no 2, pp.146-152,
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