Publication: Entorno de simulación para flota de robots orientado a la gestión de malas hierbas en cultivos
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2011
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Abstract
En los últimos años, y gracias a nuevos avances tecnológicos, han surgido varias técnicas enfocadas al manejo de agroquímicos, las cuales ofrecen diferentes alternativas en el uso intensivo de estos productos en la agricultura industrial. Estas técnicas, que se encuentran dentro de lo que se conoce como Agricultura de Precisión, buscan controlar la dosis de dichos productos (fertilizantes, herbicidas, etc.), para que se adecue a las necesidades del terreno tratado, disminuyendo el impacto en la salud del consumidor y en el medio ambiente.
Últimamente ha surgido una tendencia en el uso de unidades autónomas para la aplicación de este tipo de técnicas, como es el caso del proyecto RHEA, que se enfoca en el diseño, desarrollo y evaluación de nuevas generaciones de sistemas automáticos y robóticos para el control efectivo de malas hierbas. Esto se realizará utilizando una flota de robots formada, tanto por unidades aéreas como unidades terrestres, equipadas con sensores avanzados, así como nuevas herramientas y algoritmos para aumentar el rendimiento en el control y la toma de decisiones.
En base al proyecto RHEA, se ha desarrollado un entorno de simulación que permite observar y evaluar la ejecución de tareas agrícolas utilizando una flota de robots. Dicho entorno permitirá la configuración del campo de cultivo, así como la estructura de la flota y los diferentes sensores y actuadores que se incorporan a cada robot, mediante dos interfaces diferentes: una interfaz de configuración y otra interfaz gráfica, que interactúan entre sí. Para evaluar el entorno desarrollado se ha diseñado e implementado una misión para la flota de robots que simula la gestión de malas hierbas mediante técnicas avanzadas de reconocimiento y toma de decisiones.
Este entorno permitirá la realización de simulaciones en tres dimensiones y videos realistas, lo cual otorgará una buena representación y un mejor entendimiento de la labor de robots en actividades agrícolas para personas de diferentes áreas de investigación que se encuentran involucradas en el diseño y aplicación de técnicas de Agricultura de Precisión.
[ABSTRACT]
In the past decades, and due to new technological advances, several techniques have emerged, focused on the management of agrochemicals, which offers different alternatives in the intensive use of these products in the industrial agriculture. These techniques, which belong to the topic termed Precision Agriculture, seek to control the dose of such products (fertilizers, herbicides, etc.) to suit the treated soil needs, decreasing the environmental and consumer health impact.
Lately, a tendency to perform these techniques by using autonomous units has raised, as the case of the RHEA project, which focuses on the design, development and evaluation of new generations of automatic and robotic systems for effective weed control. This is done by using a robot fleet, both terrestrial and aerial units, equipped with advanced sensors, as well as new tools and algorithms, in order to improve the control and decision making performance.
Based on the RHEA project, a simulation environment has been developed, that allows the execution of agricultural tasks to be observed and evaluated. With this environment, the farmland, the robot fleet and the different sensors and actuators incorporated in each robot can be configured by means of two different interfaces: a configuration interface and a graphical interface, that interact each other. In order to evaluate the environment developed, a mission that simulates a weed control task in a field (through advance techniques of recognition and decision making using a robot fleet) has been designed and implemented.
This simulation environment allows a realistic 3D simulations and videos to be executed, which grant a good representation and a better understanding of the robot labor in agriculture activities for people from different research areas, that might be are involved in the design and application of Precision Agriculture techniques.
Description
Máster en Investigación en Informática, Facultad de Informática, Departamento de Ingeniería del Software e Inteligencia Artificial, curso 2010-2011