Design and Development of an Autonomous Mobile Robot for Inspection of Soy and Cotton Crops

Barbosa, William S.; Oliveira, Adalberto I. S.; Barbosa, Gustavo Franco; Leite, Antonio C.; Figueiredo, Karla; Vellasco, Marley; Caarls, Wouter

doi:10.1109/dese.2019.00107

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“…Cubero et al [125] and Rey et al [126] presented two separate robotic systems for detecting pests and disease on carrot fields and olive trees, respectively. Barbosa et al [127] successfully tested an autonomous robot for monitoring cotton and soy crops; Menendez-Aponte et al [128] suggest a robot for strawberry field scouting, and ByeLab [129][130][131][132] is a robot designed to check plant volume and health in orchards. Commercially accessible robotic platforms have lately been available [133,134].…”

Section: Agricultural Robot Main Functions Taxonomymentioning

confidence: 99%

A Review of Robots, Perception, and Tasks in Precision Agriculture

et al. 2022

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This review reports the recent state of the art in the field of mobile robots applied to precision agriculture. After a brief introduction to precision agriculture, the review focuses on two main topics. First, it provides a broad overview of the most widely used technologies in agriculture related to crop, field, and soil monitoring. Second, the main robotic solutions, with a focus on land-based robots, and their salient features are described. Finally, a short case study about a robot developed by the authors is introduced. This work aims to collect and highlight the most significant trends in research on robotics applied to agriculture. This review shows that the most studied perception solutions are those based on vision and cloud point detection and, following the same trend, most robotic solutions are small robots dedicated exclusively to monitoring tasks. However, the robotisation of other agricultural tasks is growing.

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Section: Agricultural Robot Main Functions Taxonomymentioning

confidence: 99%

A Review of Robots, Perception, and Tasks in Precision Agriculture

et al. 2022

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“…Este tipo de robots está tomando valor en áreas donde no era usual su uso, como en el campo de la agricultura, en Han, Yang, Kim y Seo [1], se presenta un robot modular diseñado para labores de agricultura en ambientes dinámicos externos, donde se propone todo el modelamiento dinámico y un algoritmo de conducción autónoma del mismo, puesto a prueba mediante simulaciones en Matlab-simulink. En Barbosa et al [2], se propone un robot autónomo que mediante múltiples cámaras realiza la navegación, el monitoreo y análisis de insectos, enfermedades y maleza en cultivos de plantas de soya y algodón.…”

Section: Introductionunclassified

Conducción segura de una plataforma móvil en configuración diferencial, basado en técnica de control predictivo.

Gonzalez

Guzmán²,

Guevara³

2021

Ing.USBMed

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Dentro del proceso de conducción segura, particularmente en el campo del agro donde interviene una plataforma robótica, se hace necesario salvaguardar tanto la estructura como su entorno. En la literatura se pueden encuentran aplicaciones orientadas a ‘’self-driving’’, donde el objetivo es conseguir estrategias que guíen y controlen sistemas como automóviles o robots inmersos en ambientes dinámicos. El presente trabajo plantea una opción para que un robot en configuración diferencial (específicamente la plataforma CERES) se desplace de manera segura en un cultivo, previniendo colisiones o daños a ella y su entorno. De esta manera, se tiene como resultado la implementación de un control basado en una técnica de control predictivo, donde se integran las restricciones dinámicas y las saturaciones de las señales de control dentro de la función objetivo a solucionar. El control desarrollado considerar las restricciones de velocidad máximas y mínimas proporcionadas por los motores eléctricos utilizados. El error cuadrático medio y su varianza fueron los criterios estadísticos usados como métricas a la hora de verificar el comportamiento del sistema al seguir una trayectoria referencia.

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“…A navegação é uma das tarefas mais básicas e complexas para um robô móvel [36] e, hoje, pode ser observada uma tendência de soluções on-Figura 2.13: Exemplos de robôs agrícolas móveis utilizados nos trabalhos relacionados. (a) Thorvald II [6] [7]; (b) Soybot II [8] [10] [13]; (c) TIBA Robot [42] board, isto é, executadas diretamente pelo robô em campo [11]. Dito isto, LiDAR e laser scanners são propostos em implementações para montar mapas topográficos [3] [37], ou mesmo como ferramenta suficiente para seguir uma fileira estruturada no campo [38].…”

Section: Trabalhos Relacionadosunclassified

“…Figura 2.11 Implementação da rede DeepLabV3+ empregada, modelo ResNet50 utilizada como backbone Figura 2.12 Exemplo de tarefa auxiliar para determinar condições gerais para um ambiente Figura 2.13 Exemplos de robôs agrícolas móveis utilizados nos trabalhos relacionados. (a) Thorvald II [6] [7]; (b) Soybot II [8] [10] [13]; (c) TIBA Robot [42] Figura 2.14 Exemplos de simulações realizadas nos trabalhos citados:…”

Section: Introductionunclassified

“…Esse cenário de mecanização observado pode ser considerado como um precursor da automação e robótica agrícola pesquisada no século XXI [5]. Com o aumento do poder computacional e avanços na eficiência e capacidade de baterias, veículos autônomos, ver Figura 1.1, tem sido foco de desenvolvimento [6] [7] [8]. O uso de sistemas de posicionamento cinemático em tempo real, RTK-GNSS, podem providenciar movimentação pré-planejada com alto grau de precisão e acurácia, entretanto o alto custo de implementação [9] [10], especialmente em escala, é um empecilho.…”

Section: Introductionunclassified

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Detecção Visual De Fileira De Plantação Com Tarefa Auxiliar De Segmentação Para Navegação De Robôs Móveis

FERREIRA DA COSTA

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Autonomous robots for agricultural tasks have been researched to great extent in the past years as they could result in a great improvement of field efficiency. Navigating an open crop field still is a great challenge. RTK-GNSS is a excellent tool to track the robot's position, but it needs precise mapping and planning while also being expensive and signal dependent. As such, onboard systems that can sense the field directly to guide the robot are a good alternative. Those systems detect the rows with adequate image processing techniques and estimate the position by applying algorithms to the obtained mask, such as the Hough transform or linear regression. In this work, a direct approach is presented by training a neural network model to obtain the position of crop lines directly from an RGB image. While, usually, the camera in these kinds of systems is looking down to the field, a camera near the ground is proposed to take advantage of tunnels or walls of plants formed between rows. A simulation environment for evaluating both the model's performance and camera placement was developed and made available on Github, also four datasets to train the models are proposed, being two for the simulations and two for the real world tests. The results from the simulation are shown across different resolutions and stages of plant growth, indicating the system's capabilities and limitations. Some of the best configurations are then verified in two types of agricultural environments.

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Design and Development of an Autonomous Mobile Robot for Inspection of Soy and Cotton Crops

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A Review of Robots, Perception, and Tasks in Precision Agriculture

A Review of Robots, Perception, and Tasks in Precision Agriculture

Conducción segura de una plataforma móvil en configuración diferencial, basado en técnica de control predictivo.

Detecção Visual De Fileira De Plantação Com Tarefa Auxiliar De Segmentação Para Navegação De Robôs Móveis

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