Fruit Tree Row Recognition and 2D Map Generation for Autonomous Driving in Orchards

과수원 자율 주행을 위한 과수 줄 인식 및 2차원 지도 생성 방법

We present a novel algorithm for creating 2D maps tailored for autonomous navigation within orchards. Recognizing that fruit trees in orchards are typically aligned in rows, our primary goal is to accurately detect these tree rows and project this information onto the map. Initially, we propose a simple algorithm that recognizes trees from point cloud data by analyzing the spatial distribution of points. We then introduce a method for detecting fruit tree rows based on the positions of recognized fruit trees, which are integrated into the 2D orchard map. Validation of the proposed approach was conducted using real-world orchard point cloud data acquired via LiDAR. The results demonstrate high tree detection accuracy of 90% and precise tree row mapping, confirming the method's efficacy. Additionally, the generated maps facilitate the development of natural navigation paths that align with the orchard's layout.

본 연구는 자율 주행을 위한 과수원 내 2차원 지도를 생성하는 새로운 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 과수원의 과수가 일반적으로 열로 정렬되어 있다는 특성에 기반하여, 나무 열을 감지하고 이 정보를 지도에 투영하는 것을 목표로 한다. 이를 위해 본 연구는 우선 점 구름 데이터에서 점들의 분포를 분석하여 나무를 인식하는 방법을 제안한다. 또한, 인식된 과수의 위치를 기반으로 과수 열을 추출하는 방법을 소개하고, 이를 2차원 과수원 지도에 통합한다. 본 연구는 LiDAR를 통해 획득한 실제 과수원 점 구름 데이터를 사용하여 제안하는 알고리즘을 검증하였다. 그 결과, 90%의 높은 과수 감지 정확도와 정밀한 과수 열 맵핑 결과를 보여주었다. 또한, 생성된 지도가 과수원의 구조에 맞춘 자연스러운 자율 주행 경로를 생성하는 데 도움을 주는 것을 확인하였다.