Michael Halstead
収録論文 10本 ・ フィジカルAI/ロボット学習
※arXiv著者名で収集。同姓同名の別人の論文が含まれる場合があります。
論文
- DropClick: 農業ロボットデータのための半自動ワンクリックセグメンテーションセグメンテーション2026/9/3
農業ロボットのセグメンテーションデータセットのアノテーションを簡略化するため、単一クリックで疑似ラベルを生成する半自動ツールDropClickを提案し、少ないクリック数で高い性能を達成した。
- 静止画像と時空間トマトデータによる強・弱ラベルを用いた検出・セグメンテーション・追跡・ビデオインスタンスセグメンテーションの実現データセット2026/7/16
商業的環境でロボットが取得したトマト植物の画像データセット2種（静止画像とビデオ）を公開し、果実の熟度をピクセルレベルでラベル付けした。
- 農業ロボティクス向け果実の形状補完データセットとベンチマーク農業ロボティクス2024/7/1
農業ロボットによる果実収穫のための、ピーマンのRGB-Dデータセットと高精度点群を提供し、遮蔽下での3D形状補完を可能にする。
- BonnBot-I Plus：生物多様性に配慮した精密除草ロボットプラットフォーム農業ロボティクス2024/5/1
精密除草ロボットBonnBot-Iに、生物多様性を考慮した除草判断と新しいローリングビュー観測モデルを導入し、テンサイ畑での実証実験で性能向上と課題を明らかにした。
- PAg-NeRF: 農業ロボティクス向けの高速で効率的なエンドツーエンドパノプティック3D表現シーン理解2023/9/1
ノイズの多いロボットのオドメトリとフレーム間でIDが不整合なパノプティック予測を用いて学習し、一貫したインスタンスIDを持つ3Dパノプティック表現を出力するNeRFベースのシステムを提案。園芸シナリオで評価し、ベースラインより高精度かつ高速・省メモリを実現。
- BonnBot-I：精密な除草管理と作物モニタリングプラットフォーム農業ロボティクス2023/7/1
GNSSと車輪オドメトリを融合して作物モニタリングの精度を向上させ、線形アクチュエータに搭載した除草ツールの新配置を提案する精密除草プラットフォーム。
- 空間情報をリカレントネットワークに明示的に統合した農業向け認識手法農業ロボティクス2022/6/1
RGB-D画像とロボットのオドメトリを用いてフレーム間で特徴マップを位置合わせし、リカレントモデルに融合することで、作物・雑草や果実のセグメンテーション精度を向上させる手法を提案した。
- 作物列を自律走行する純視覚ナビゲーション視覚ナビゲーション2021/9/1
GPSに頼らずオンボードカメラのみで作物列の追従と列間切り替えを行う農業ロボット向け視覚ナビゲーション手法を提案し、5種類の作物で平均3.82cmの精度を達成した。
- 農業セマンティックセグメンテーションのための仮想時系列サンプルによる再帰型ニューラルネットワークセマンティックセグメンテーション2021/6/1
時系列ラベル付きデータなしで、静止画像から仮想の時系列サンプルを生成し、軽量RNNを訓練することで農業画像のセマンティックセグメンテーション精度を向上させた研究。
- PATHoBot：ビニールハウス作物のフェノタイピングと介入を行うロボット農業ロボティクス2020/10/1
既製のパイプレール台車に多目的カメラ・ナビゲーションセンサ・ロボットアームを搭載し、ビニールハウス内で自律的に作物の高品質データ収集と形質推定を行うプラットフォームを開発した。深度情報と再投影により果実計数の精度を20ポイント改善し、3Dマッピングの事例も示した。
