Climate change, increase in world population and the war in Ukraine have led nations such as the UK to put a larger focus on food security, while simultaneously trying to halt declines in biodiversity and reduce risks to human health posed by chemically-reliant farming practices. Achieving these goals simultaneously will require novel approaches and accelerating the deployment of Agri-Robotics from the lab and into the field. In this paper we describe the ARWAC robot platform for mechanical weeding. We explain why the mechanical weeding approach is beneficial compared to the use of pesticides for removing weeds from crop fields. Thereafter, we present the system design and processing pipeline for generating a course of action for the robot to follow, such that it removes as many weeds as possible. Finally, we end by proposing a trust-based ladder of autonomy that will be used, based on the users' confidence in the robot system.


翻译:气候变化、世界人口的增加以及乌克兰的战争导致英国等国家更加重视粮食安全,同时努力制止生物多样性的下降,减少依赖化学的耕作做法对人类健康造成的风险。实现这些目标同时需要采用新颖的办法,并加快从实验室和实地部署农业机器人。我们在本文中描述了ARWAC机械除草机器人平台。我们解释了机械除草方法为什么比使用杀虫剂从作物田里除草更有益。随后,我们提出了系统设计和加工管道,为机器人制定行动路线,以便尽可能地清除杂草。最后,我们提出一个基于信任的自治阶梯,在用户对机器人系统的信心的基础上使用。</s>

0
下载
关闭预览

相关内容

Automator是苹果公司为他们的Mac OS X系统开发的一款软件。 只要通过点击拖拽鼠标等操作就可以将一系列动作组合成一个工作流,从而帮助你自动的(可重复的)完成一些复杂的工作。Automator还能横跨很多不同种类的程序,包括:查找器、Safari网络浏览器、iCal、地址簿或者其他的一些程序。它还能和一些第三方的程序一起工作,如微软的Office、Adobe公司的Photoshop或者Pixelmator等。
专知会员服务
44+阅读 · 2020年12月18日
专知会员服务
51+阅读 · 2020年12月14日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
177+阅读 · 2019年10月11日
[综述]深度学习下的场景文本检测与识别
专知会员服务
78+阅读 · 2019年10月10日
机器学习入门的经验与建议
专知会员服务
94+阅读 · 2019年10月10日
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
104+阅读 · 2019年10月9日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
41+阅读 · 2019年10月9日
VCIP 2022 Call for Demos
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年6月6日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
28+阅读 · 2019年5月18日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
17+阅读 · 2018年12月24日
LibRec 精选:推荐系统的论文与源码
LibRec智能推荐
14+阅读 · 2018年11月29日
【推荐】用Python/OpenCV实现增强现实
机器学习研究会
15+阅读 · 2017年11月16日
Capsule Networks解析
机器学习研究会
11+阅读 · 2017年11月12日
【推荐】深度学习目标检测全面综述
机器学习研究会
21+阅读 · 2017年9月13日
【推荐】SVM实例教程
机器学习研究会
17+阅读 · 2017年8月26日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2008年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2008年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 2023年4月29日
VIP会员
相关VIP内容
专知会员服务
44+阅读 · 2020年12月18日
专知会员服务
51+阅读 · 2020年12月14日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
177+阅读 · 2019年10月11日
[综述]深度学习下的场景文本检测与识别
专知会员服务
78+阅读 · 2019年10月10日
机器学习入门的经验与建议
专知会员服务
94+阅读 · 2019年10月10日
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
104+阅读 · 2019年10月9日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
41+阅读 · 2019年10月9日
相关资讯
VCIP 2022 Call for Demos
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年6月6日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
28+阅读 · 2019年5月18日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
17+阅读 · 2018年12月24日
LibRec 精选:推荐系统的论文与源码
LibRec智能推荐
14+阅读 · 2018年11月29日
【推荐】用Python/OpenCV实现增强现实
机器学习研究会
15+阅读 · 2017年11月16日
Capsule Networks解析
机器学习研究会
11+阅读 · 2017年11月12日
【推荐】深度学习目标检测全面综述
机器学习研究会
21+阅读 · 2017年9月13日
【推荐】SVM实例教程
机器学习研究会
17+阅读 · 2017年8月26日
相关基金
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2008年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2008年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员