Avancées des robots autonomes pour vignobles

Les Robots agricoles changent l'agriculture en prenant en charge les tâches répétitives, ce qui peut aider à augmenter la production de cultures et à réduire les coûts. Pour que ces robots fonctionnent bien, ils doivent pouvoir se déplacer tout seuls dans les champs ou les vignes sans qu'une personne les guide. Un nouveau système de Navigation a été développé, utilisant la technologie LiDAR (Light Detection and Ranging) et des capteurs pour aider ces robots à se déplacer avec précision entre les rangées de Plantes, permettant ainsi un travail efficace dans les Vignobles.

#Le Besoin de Navigation Autonome

Le besoin de plus de nourriture dans un monde qui change à cause des problèmes climatiques pose des défis pour l'agriculture. Les agriculteurs doivent produire plus de cultures tout en gérant les ressources judicieusement et en maintenant les coûts bas. Les robots agricoles sont conçus pour aider à cela en exécutant des tâches difficiles ou chronophages. Cependant, pour que ces robots soient utiles, ils doivent trouver leur chemin tout seuls, sans aide humaine. Il y a deux principales façons pour les robots de naviguer : utiliser des cartes ou pas. La navigation basée sur des cartes peut bien fonctionner dans des environnements désorganisés, mais peut être plus complexe et coûteuse. D'un autre côté, de nombreux lieux agricoles, comme les vignobles, sont bien organisés avec des plantes en rangées soignées. Cela permet de naviguer sans avoir à se fier aux cartes.

#Utilisation du LiDAR pour la Navigation

Souvent, les robots agricoles utilisent des informations du Système Mondial de Navigation par Satellite (GNSS) pour suivre des chemins planifiés ou pour les aider à se localiser. Il existe aussi une technologie appelée GNSS Différentiel qui aide à un suivi de localisation très précis. Cependant, les signaux GNSS peuvent être faibles ou absents dans des endroits avec des plantes hautes et une végétation dense. Le LiDAR, accompagné de capteurs de caméra, peut aider. Le LiDAR utilise de la lumière laser pour créer une image détaillée des alentours. Cela fonctionne bien dans différentes conditions d'éclairage, ce qui est important dans l'agriculture, où le soleil peut créer des ombres.

#Le Système de Navigation

Le système de navigation développé pour les robots de vignoble combine une méthode simple de détection de ligne avec le GNSS pour se déplacer. Le système reconnaît deux lignes représentant les rangées de vignes en utilisant un laser 2D. Le robot peut ajuster son chemin selon l'endroit où il détecte les plantes, ce qui lui permet de se déplacer sans heurter quoi que ce soit.

Une méthode précédente utilisait des données laser et des points connus spécifiques pour aider le robot à comprendre ses alentours en identifiant des objets comme les troncs de plantes. Bien que cela soit utile, cette méthode pouvait être affectée par des éléments comme l'herbe ou le vent, rendant la navigation moins fiable. Certaines recherches se sont concentrées sur la création de méthodes de navigation simples utilisant uniquement des données LiDAR. Par exemple, un algorithme efficace calcule la distance moyenne des deux côtés d'une rangée de plantes et corrige le chemin du robot en conséquence.

#Méthodes pour Améliorer la Navigation

Pour améliorer la précision du système de navigation, plusieurs techniques ont été combinées. Par exemple, une méthode utilise une caméra 3D avec une méthode de secours qui emploie un réseau de neurones pour ajuster la direction du robot s'il dévie de sa trajectoire. La compétition dans la robotique agricole a inspiré le développement de meilleurs systèmes de navigation. L'approche d'un groupe s'est concentrée sur l'utilisation de moins de capteurs, économisant ainsi à la fois coûts et complexité.

Le système de navigation construit pour cette étude utilise uniquement un capteur LiDAR et des encodeurs de roues. Il a également introduit une méthode pour naviguer aux extrémités des rangées de plantes, souvent négligée dans d'autres études.

#Composants du Système

Le système de navigation est conçu pour fonctionner sur un robot mobile et implique plusieurs parties. Le logiciel de navigation est construit sur une bibliothèque appelée Robot Operating System (ROS). Le robot commence au début d'une rangée, et le module de navigation en rangée le guide pour suivre la ligne de plantes jusqu'à ce qu'il atteigne la fin. Après cela, le robot tourne et cherche la prochaine rangée à rejoindre.

#Navigation en Rangée

Dans la navigation en rangée, le robot a juste besoin de quelques informations pour se guider, comme ses données de mouvement et des scans laser 2D. Au fur et à mesure que le robot avance, il essaie de rester à une distance équidistante des deux lignes de plantes. Une méthode appelée "find cone" est utilisée pour identifier des chemins dégagés devant le robot, ce qui aide à éviter les obstacles. Ainsi, le robot peut corriger son angle et sa direction en avançant.

#Navigation aux Extrémités de Rangée

Quand le robot s'approche de la fin d'une rangée, le système de navigation vérifie s'il a atteint sa destination. Si oui, le robot sort de la rangée et fait un virage pour prendre la prochaine rangée. Le robot se fie aux extrémités de rangée-comme des poteaux en bois utilisés pour le soutien dans les vignobles-pour l'orienter vers le prochain chemin. En identifiant ces points à partir de ses données laser 2D, le robot peut s'assurer qu'il reste sur la bonne voie.

#Test du Système de Navigation

Des environnements simulés et de vraies conditions de vignoble ont été utilisés pour tester ce système de navigation. Lors des tests en simulation, le robot a été placé dans différents types de dispositions de vignobles pour voir à quel point il pouvait suivre les rangées. Le robot a réussi à naviguer directement à travers les rangées avec une déviation moyenne d'à peine quelques centimètres par rapport à la ligne centrale, montrant une bonne précision.

Dans les tests réels, le robot a rencontré divers défis, comme des plantes qui encombraient les rangées, rendant plus difficile le fait de rester droit. Même dans ces conditions, le robot a pu naviguer efficacement. Il a montré une déviation moyenne du centre de seulement quelques centimètres supplémentaires-démontrant le potentiel pour une application dans le monde réel.

#Résultats et Observations

Les résultats ont indiqué que le système de navigation pouvait maintenir un chemin avec précision, même dans un environnement dynamique. Le robot a évité de heurter des branches ou des plantes en naviguant, ce qui est essentiel pour réduire les dommages aux cultures. Le système s'est avéré fiable avec de faibles exigences computationnelles, lui permettant de fonctionner efficacement sans installations complexes.

#Analyse de la Détection des Extrémités de Rangée

Le succès du système dépendait également de sa capacité à détecter les extrémités des rangées. En mesurant la distance entre la véritable position des extrémités de rangée et l'endroit où le robot les identifiait, il était possible d'évaluer la précision. Les résultats ont montré que le système pouvait localiser efficacement les extrémités de rangée avec des marges d'erreur systématiquement faibles.

#Conclusion

Le système de navigation LiDAR sans carte développé pour les vignobles montre des promesses pour améliorer l'efficacité et l'efficacité des robots agricoles. En s'appuyant sur la structure géométrique claire des vignobles et en utilisant la technologie LiDAR, le système guide avec succès les robots à travers les rangées de cultures sans avoir besoin de méthodes de navigation complexes et coûteuses. Cette approche simple peut aider les agriculteurs à augmenter leur productivité tout en réduisant les coûts opérationnels. Les efforts futurs pourraient explorer l'utilisation de différents types de capteurs et de méthodes pour améliorer encore le système et examiner son applicabilité à d'autres types de cultures disposées en rangées. Le potentiel d'intégrer une meilleure technologie de détection des obstacles pourrait aussi mener à des systèmes de navigation plus sûrs dans les environnements agricoles.