Advanced 2.5D Path Planning for agricultural robots
Data
2022-12-14
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Resumo
A robótica desempenhará um papel significativo em diversos setores da
economia com produtividade relativamente baixa, como a produção agroalimentar.
As previsões indicam um crescimento contínuo da população mundial, sendo expectável atingir 9 biliões de pessoas até ao ano 2050, com uma diminuição de recursos humanos para a agricultura. Esses fatores indicam que a produtividade agrícola precisa de ser mais eficiente e autónoma. A mecanização de tarefas com soluções robóticas é essencial para enfrentar este problema. No entanto, desenvolver robôs para agricultura continua a ser um desafio. O planeamento de trajetórias representa um passo crucial para alcançar uma navegação totalmente autónoma, enfrentando vários desafios nos contextos agrícolas devido às condições adversas do terreno.
Os desafios intensificam-se nas vinhas de encosta, caracterizadas pela sua forte
inclinação e área consideravelmente grande. Portanto, esta tese propõe uma solução
chamada AgRobPP que compreende diferentes abordagens para enfrentar os desafios
do planeamento de trajetórias em campos agrícolas, com foco em vinhas de encosta.
O AgRobPP tem a capacidade de extrair um mapa a partir de imagens de satélite e
planear um caminho seguro ciente das restrições do robô, utilizando um mapa híbrido
(métrico e topológico). Além disso, contém uma abordagem para supervisionar a
trajetória e evitar colisões em tempo real. Como resultado, o AgRobPP (disponível
em "open-source") fornece um planeamento de trajetórias de forma segura e eficiente
em cenários agrícolas, particularmente em vinhas (Fig. 1).
Robotics will play a significant role in various economic sectors of the economy with relatively low productivity, such as agricultural production. Projections indicate a continuous growth in the world's population, which is expected to reach nine billion people by the year 2050, with declining of human resources available for agriculture. These factors indicate that agricultural productivity must become more efficient and autonomous. The mechanisation of tasks with robotic solutions is essential to address this issue. However, the use of robots on the farm is still a challenging task. Path planning is a crucial step towards a fully autonomous navigation and faces several challenges in the agricultural contexts due to harsh terrain conditions and large dimensions. The problems are exacerbated in the steep slopes vineyards, characterised by their strong inclination and considerable area. Therefore, a novel solution called AgRobPP is proposed in this PhD work, which includes several approaches to overcome the challenges of robotic path planning in agricultural felds, focusing on steep slope vineyards. AgRobPP is capable of extracting a prior map from satellite imagery and plan a safe path considering the constraints of the robot using a hybrid map (metric and topological). It also includes a trajectory monitor for collision avoidance in real-time based only on local observations. As a result, the AgRobPP approach (available as open source) provides safe and efficient trajectory planning in agricultural scenarios, especially in vineyards (Fig. 1).
Robotics will play a significant role in various economic sectors of the economy with relatively low productivity, such as agricultural production. Projections indicate a continuous growth in the world's population, which is expected to reach nine billion people by the year 2050, with declining of human resources available for agriculture. These factors indicate that agricultural productivity must become more efficient and autonomous. The mechanisation of tasks with robotic solutions is essential to address this issue. However, the use of robots on the farm is still a challenging task. Path planning is a crucial step towards a fully autonomous navigation and faces several challenges in the agricultural contexts due to harsh terrain conditions and large dimensions. The problems are exacerbated in the steep slopes vineyards, characterised by their strong inclination and considerable area. Therefore, a novel solution called AgRobPP is proposed in this PhD work, which includes several approaches to overcome the challenges of robotic path planning in agricultural felds, focusing on steep slope vineyards. AgRobPP is capable of extracting a prior map from satellite imagery and plan a safe path considering the constraints of the robot using a hybrid map (metric and topological). It also includes a trajectory monitor for collision avoidance in real-time based only on local observations. As a result, the AgRobPP approach (available as open source) provides safe and efficient trajectory planning in agricultural scenarios, especially in vineyards (Fig. 1).
Descrição
Tese submetida à
UNIVERSIDADE DE TRÁS-OS-MONTES E ALTO DOURO
para obtenção do grau de
DOUTOR
em Engenharia Electrotécnica e de Computadores, de acordo com o disposto no
DR - I série - A, Decreto-Lei nº 74/2006 de 24 de Março e no
Regulamento de Estudos Pós-Graduados da UTAD
DR, 2ª série - Deliberação nº 2391/2007
Palavras-chave
Robótica para agricultura , Planeamento de trajetórias