Avanços na Colheita Robótica para a Agricultura
Robôs estão mudando a colheita seletiva pra lidar com a falta de mão de obra na agricultura.
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Índice
- A Necessidade de Colheita Robótica
- Apresentando o Sistema E5SH
- Como o Sistema Funciona
- A Importância da Tecnologia de Comunicação
- Comparando o Desempenho
- Alcançando Precisão na Colheita
- Abordando o Consumo de Energia
- Testes em Campo e Aplicação no Mundo Real
- Considerações Futuras
- Conclusão
- Fonte original
- Ligações de referência
O uso de robôs na agricultura tá se tornando cada vez mais importante, principalmente com os desafios que os agricultores tão enfrentando, como aumento dos custos e falta de mão de obra. Uma área onde os robôs podem ajudar é na colheita seletiva, que significa escolher só os frutos ou vegetais maduros das plantas. A automação nessa área pode trazer mais eficiência e produtividade.
A Necessidade de Colheita Robótica
Muitas fazendas ainda dependem de trabalhadores qualificados pra colher frutas e vegetais à mão. Esses trabalhadores fazem tarefas complexas que os robôs ainda não conseguem imitar. Com mudanças demográficas, problemas de migração e condições socioeconômicas, tá rolando uma falta crescente de mão de obra qualificada em várias áreas agrícolas. Os robôs são vistos como uma solução pra ajudar a preencher essa lacuna.
Embora alguns robôs já tenham sido desenvolvidos pra colher culturas como morangos e tomates, nenhum ainda consegue igualar o custo ou a velocidade dos trabalhadores humanos. Pra serem realmente eficazes, os robôs precisam trabalhar mais rápido e com mais precisão. Isso significa melhorar a capacidade deles de reconhecer frutas maduras, planejar seus movimentos e operar a um custo menor.
Apresentando o Sistema E5SH
Pra enfrentar esses desafios, foi proposto um novo sistema chamado E5SH (Edge-Server over 5G for Selective Harvesting). Esse sistema combina a tecnologia mais recente de rede móvel 5G com plataformas robóticas projetadas pra colher culturas. O objetivo é melhorar a velocidade e a precisão da colheita robótica enquanto reduz os custos.
O sistema E5SH usa uma rede 5G privada conectada a um edge-server. Isso permite que os dados sejam processados rapidamente e com precisão. O edge-server assume tarefas pesadas de computação, como processamento de imagens, enquanto garante baixa latência pra operações em tempo real.
Como o Sistema Funciona
O sistema E5SH opera em várias etapas:
- Aquisição de Imagens: O robô usa câmeras pra capturar imagens das culturas.
- Processamento: O edge-server analisa essas imagens pra identificar frutas maduras e obstáculos.
- Planejamento de Ação: Com base nos dados processados, o robô planeja seus movimentos pra colher as frutas maduras.
- Execução: O robô realiza a ação de colher.
Esse processo permite que o robô navegue efetivamente em ambientes complexos e realize tarefas precisas.
A Importância da Tecnologia de Comunicação
No sistema E5SH, o papel da tecnologia de comunicação é crucial. O uso de uma rede 5G privada oferece vantagens significativas em relação ao Wi-Fi tradicional. Isso permite taxas de transferência de dados mais rápidas e menor latência, o que é essencial pra operações em tempo real na agricultura.
Diferentes protocolos de comunicação estão sendo testados como parte do sistema, como MQTT e TCPROS. O MQTT se mostrou mais eficiente na transferência de dados entre o robô e o edge-server, oferecendo um desempenho melhor em termos de velocidade e confiabilidade.
Comparando o Desempenho
O desempenho do sistema E5SH é comparado a plataformas robóticas tradicionais. Os resultados mostram que o sistema E5SH supera significativamente os sistemas robóticos autônomos. O edge-server proporciona um aumento na velocidade de processamento de dados, levando a tempos de colheita mais rápidos.
Por exemplo, quando o sistema E5SH é utilizado, o tempo que o robô leva pra colher um morango pode ser reduzido significativamente em comparação com os sistemas existentes. Com melhorias na velocidade de processamento e execução de tarefas, a meta de fazer a colheita robótica se igualar à velocidade do trabalho humano fica mais próxima.
Alcançando Precisão na Colheita
Uma parte importante da colheita robótica bem-sucedida é a capacidade de identificar com precisão quais frutas estão maduras e prontas pra serem colhidas. O sistema E5SH usa técnicas avançadas de análise de imagens pra conseguir isso. Modelos como Mask-RCNN e D2Go são usados pra classificar imagens e detectar morangos maduros de fundos.
Esses modelos conseguem processar imagens rapidamente, fornecendo os dados necessários pra que o robô tome decisões informadas. Através de testes contínuos e aprimoramentos, o sistema pode melhorar seu desempenho de forma consistente.
Abordando o Consumo de Energia
A Eficiência Energética também é uma consideração no design do sistema E5SH. O consumo de energia e as emissões de carbono associadas às operações robóticas são analisados. O objetivo é garantir que os robôs operem de forma sustentável enquanto mantêm um desempenho elevado.
Nos testes, o edge-server mostra uma melhor eficiência energética ao atender vários robôs comparado a sistemas de computação individuais a bordo. Isso é um aspecto importante pra fazendas que buscam implantar múltiplos robôs ao mesmo tempo.
Testes em Campo e Aplicação no Mundo Real
O sistema E5SH passou por testes em campo em cenários agrícolas reais, permitindo que os pesquisadores coletassem dados sobre seu desempenho. Esses testes são feitos em diferentes condições pra avaliar como o sistema pode se adaptar às mudanças no ambiente.
Através de experimentação prática, o sistema é refinado pra operações agrícolas reais, focando em eficiência e eficácia em condições do mundo real. A capacidade do robô de trabalhar dentro de um polytunnel e suas interações com vários obstáculos fornecem insights valiosos sobre suas capacidades.
Considerações Futuras
Conforme a tecnologia continua a avançar, surgirão novas oportunidades pra melhorar a robótica agrícola. Os insights obtidos com o sistema E5SH podem guiar futuros desenvolvimentos nessa área, garantindo que a colheita robótica se torne mais acessível e eficaz.
Ainda há desafios a serem superados, como garantir um desempenho de alta qualidade em vários ambientes, reduzir custos e tornar a tecnologia mais escalável. Pesquisas futuras podem focar em aprimorar ainda mais os sistemas robóticos, explorando tecnologias sensoriais avançadas e refinando os métodos de comunicação.
Conclusão
O sistema E5SH representa um avanço significativo na robótica agrícola, especialmente no campo da colheita seletiva. Ao integrar tecnologia de comunicação avançada com sistemas robóticos, há potencial pra uma abordagem mais eficiente e eficaz na agricultura.
À medida que o sistema continua a evoluir e melhorar, ele promete ajudar a enfrentar as contínuas faltas de mão de obra na agricultura, enquanto aumenta a produtividade e a sustentabilidade. Os esforços pra refinar essas tecnologias podem levar a um futuro onde os robôs desempenham um papel crucial na produção de alimentos, garantindo a segurança alimentar pra uma população global em crescimento.
Título: Optimising robotic operation speed with edge computing over 5G networks: Insights from selective harvesting robots
Resumo: Selective harvesting by autonomous robots will be a critical enabling technology for future farming. Increases in inflation and shortages of skilled labour are driving factors that can help encourage user acceptability of robotic harvesting. For example, robotic strawberry harvesting requires real-time high-precision fruit localisation, 3D mapping and path planning for 3-D cluster manipulation. Whilst industry and academia have developed multiple strawberry harvesting robots, none have yet achieved human-cost parity. Achieving this goal requires increased picking speed (perception, control and movement), accuracy and the development of low-cost robotic system designs. We propose the edge-server over 5G for Selective Harvesting (E5SH) system, which is an integration of high bandwidth and low latency Fifth Generation (5G) mobile network into a crop harvesting robotic platform, which we view as an enabler for future robotic harvesting systems. We also consider processing scale and speed in conjunction with system environmental and energy costs. A system architecture is presented and evaluated with support from quantitative results from a series of experiments that compare the performance of the system in response to different architecture choices, including image segmentation models, network infrastructure (5G vs WiFi) and messaging protocols such as Message Queuing Telemetry Transport (MQTT) and Transport Control Protocol Robot Operating System (TCPROS). Our results demonstrate that the E5SH system delivers step-change peak processing performance speedup of above 18-fold than a stand-alone embedded computing Nvidia Jetson Xavier NX (NJXN) system.
Autores: Usman A. Zahidi, Arshad Khan, Tsvetan Zhivkov, Johann Dichtl, Dom Li, Soran Parsa, Marc Hanheide, Grzegorz Cielniak, Elizabeth I. Sklar, Simon Pearson, Amir Ghalamzan
Última atualização: 2024-07-01 00:00:00
Idioma: English
Fonte URL: https://arxiv.org/abs/2407.01792
Fonte PDF: https://arxiv.org/pdf/2407.01792
Licença: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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