Investigating Sensors and Methods in Grasp State Classification in Agricultural Manipulation
作者: Benjamin Walt, Jordan Westphal, Girish Krishnan
分类: cs.RO, cs.LG
发布日期: 2025-08-15
💡 一句话要点
提出传感器与方法以解决农业操作中的抓取状态分类问题
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)
关键词: 农业机器人 抓取状态分类 传感器融合 随机森林 长短期记忆网络 精准农业 智能收获
📋 核心要点
- 农业操作中的抓取状态分类面临复杂环境带来的挑战，如遮挡和杂乱，现有方法难以准确识别抓取状态。
- 本研究提出了一种集成多种传感器的柔性抓手，通过IMU、张力传感器等实现抓取状态的精确分类。
- 实验结果显示，随机森林分类器在真实环境中实现了100%的准确率，显著优于传统方法，提升了抓取状态识别的可靠性。
📝 摘要（中文）
有效的农业操作和收获依赖于准确理解当前的抓取状态。然而，农业环境因其复杂性、杂乱和遮挡而面临独特挑战。此外，水果与植物的物理连接要求在收获时进行精确分离。选择合适的传感器和建模技术对于获取可靠反馈和正确识别抓取状态至关重要。本研究调查了一系列关键传感器，包括惯性测量单元（IMU）、红外反射、张力、触觉传感器和RGB相机，集成到一个柔性抓手中以分类抓取状态。我们评估了每个传感器的个体贡献，并比较了两种广泛使用的分类模型：随机森林和长短期记忆（LSTM）网络。结果表明，在受控实验室环境中训练的随机森林分类器在真实樱桃番茄植物上测试时，成功识别滑动、抓取失败和成功采摘的准确率达到了100%，显著提高了基线性能。此外，我们识别出一种最小可行的传感器组合，即IMU和张力传感器，有效分类抓取状态。该分类器能够基于实时反馈规划纠正措施，从而提高水果收获操作的效率和可靠性。
🔬 方法详解
问题定义：本论文旨在解决农业操作中抓取状态分类的准确性问题。现有方法在复杂的农业环境中难以有效应对遮挡和杂乱，导致抓取状态识别不准确。
核心思路：论文提出通过集成多种传感器（如IMU和张力传感器）来获取更全面的抓取状态信息，从而提高分类的准确性和可靠性。
技术框架：整体架构包括传感器数据采集、数据预处理、特征提取和分类模型训练与测试。主要模块包括传感器集成、数据分析和分类器实现。
关键创新：最重要的技术创新在于识别出最小可行的传感器组合（IMU和张力传感器），并在此基础上实现了100%的分类准确率，显著优于现有方法。
关键设计：在实验中，采用随机森林和LSTM网络进行分类，设置了适当的超参数，并在受控环境中进行训练，确保模型的有效性和可靠性。实验还考虑了不同传感器的贡献，以优化整体性能。
📊 实验亮点
实验结果显示，随机森林分类器在真实樱桃番茄植物上测试时，成功识别滑动、抓取失败和成功采摘的准确率达到了100%。这一结果标志着相较于基线性能的显著提升，展示了所提方法的有效性。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括农业自动化、智能收获机器人和精准农业。通过提高抓取状态的识别准确性，能够有效提升水果收获的效率和可靠性，减少损失，推动农业生产的智能化进程。
📄 摘要（原文）
Effective and efficient agricultural manipulation and harvesting depend on accurately understanding the current state of the grasp. The agricultural environment presents unique challenges due to its complexity, clutter, and occlusion. Additionally, fruit is physically attached to the plant, requiring precise separation during harvesting. Selecting appropriate sensors and modeling techniques is critical for obtaining reliable feedback and correctly identifying grasp states. This work investigates a set of key sensors, namely inertial measurement units (IMUs), infrared (IR) reflectance, tension, tactile sensors, and RGB cameras, integrated into a compliant gripper to classify grasp states. We evaluate the individual contribution of each sensor and compare the performance of two widely used classification models: Random Forest and Long Short-Term Memory (LSTM) networks. Our results demonstrate that a Random Forest classifier, trained in a controlled lab environment and tested on real cherry tomato plants, achieved 100% accuracy in identifying slip, grasp failure, and successful picks, marking a substantial improvement over baseline performance. Furthermore, we identify a minimal viable sensor combination, namely IMU and tension sensors that effectively classifies grasp states. This classifier enables the planning of corrective actions based on real-time feedback, thereby enhancing the efficiency and reliability of fruit harvesting operations.