Agricultural Robotic System: The Automation of Detection and Speech Control

要約

農業産業は、植え付け、収穫、施肥、検出などの手作業で多くの場合、時間がかかり、エラーが発生しやすいという課題に直面しています。
「農業ロボット システム」プロジェクトは、高度な視覚、音声認識、ロボット技術を統合したモジュール設計を通じてこれらの問題に対処します。
このシステムは、視覚検出と音声認識のための個別ではあるが相互接続されたモジュールで構成されており、柔軟で適応性のあるソリューションを作成します。
視覚検出モジュールは、YOLOv5 でトレーニングされ、TensorRT 形式で Jetson Nano に展開されたコンピューター ビジョン技術を使用して、さまざまなアイテムを正確に検出および識別します。
次に、ロボット アーム モジュールが苗木や種子のピックアップを正確に制御し、特定の場所に配置します。
音声認識モジュールは、人間とロボットのインテリジェントな対話を強化し、システムの効率的かつ直感的な制御を可能にします。
このモジュール式アプローチにより、農業作業の効率と精度が向上し、農業業界におけるロボットの可能性が実証されています。

要約(オリジナル)

Agriculture industries often face challenges in manual tasks such as planting, harvesting, fertilizing, and detection, which can be time consuming and prone to errors. The ‘Agricultural Robotic System’ project addresses these issues through a modular design that integrates advanced visual, speech recognition, and robotic technologies. This system is comprised of separate but interconnected modules for vision detection and speech recognition, creating a flexible and adaptable solution. The vision detection module uses computer vision techniques, trained on YOLOv5 and deployed on the Jetson Nano in TensorRT format, to accurately detect and identify different items. A robotic arm module then precisely controls the picking up of seedlings or seeds, and arranges them in specific locations. The speech recognition module enhances intelligent human robot interaction, allowing for efficient and intuitive control of the system. This modular approach improves the efficiency and accuracy of agricultural tasks, demonstrating the potential of robotics in the agricultural industry.

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