로봇 수분(受粉)은 통제된 농업 환경에서 수동 노동과 집비둘기(뭉블비) 보조 방법에 대한 유망한 대안으로, 바람에 의한 수분이 부재하고 규제 제한으로 인해 상용 수분 매개체의 사용이 제한되는 상황에서 특히 그러하다. 본 연구에서는 종단면 말단(엔드이펙터)에 장착된 RGB-D 센서의 데이터를 활용하는 비전 유도 로봇 프레임워크를 제시하고 이를 검증한다. 이 프레임워크는 3D 식물 재구성, 표적 집기(grasp) 계획, 물리 기반 진동 모델링을 결합하여 정밀한 수분을 가능하게 한다. 먼저 식물을 3D로 재구성하고 이를 로봇 좌표계에 정합하여 주(主) 줄기(main stem) 따라 장애물 없는 집기 자세를 식별한다. 둘째, 이산 탄성 막대(discrete elastic rod) 모델이 작동(actuation) 파라미터와 꽃의 동역학 사이의 관계를 예측함으로써 최적의 수분 전략 선택을 안내한다. 마지막으로 소프트 그리퍼(연질 그리퍼)를 갖춘 매니퓰레이터가 줄기를 집고, 제어된 진동을 가하여 꽃가루 방출을 유도한다. 종단(end-to-end) 실험 결과 주 줄기 집기 성공률 92.5 %를 확인하였으며, 진동 파라미터에 대한 시뮬레이션 기반 최적화는 또한 본 접근의 타당성을 추가로 검증하여 로봇이 꽃을 손상시키지 않으면서 안전하고 효과적으로 수분을 수행할 수 있음을 보장한다. 우리가 아는 한, 본 연구는 비전 기반 집기와 진동 모델링을 자동화된 정밀 수분을 위해 함께 통합한 최초의 로봇 시스템이다.

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