要約
土壌の見かけの電気伝導率 (ECa) は、最適な含水量管理、地質図作成、収量予測に使用されるため、精密農業およびスマート農業において重要な指標です。
土壌の電気伝導度を推定しようとする既存の方法には、物理的な土壌サンプリング、地面センサーの設置と監視、近位 ECa 推定値を取得できるセンサーの使用など、いくつかの方法があります。
しかし、そのような方法は非常に手間がかかり、より大きな野外林冠で実際に使用するにはコストがかかりすぎる可能性があります。
対照的に、ロボット支援による ECa 測定は、スケーラブルでコスト効率の高いソリューションを提供する可能性があります。
この研究では、さまざまな現場条件下で半自律的かつオンデマンドの ECa 測定を実行する電磁誘導 (EMI) センサーを保持するカスタマイズされた調整可能なプラットフォームを備えた地上移動ロボットを含む、そのようなソリューションの 1 つを紹介します。
このプラットフォームは、センサーの配置に関して簡単に再構成できるように設計されています。
複数のケーススタディにわたる通過性とロボットとセンサーの干渉に関するテストの結果は、センサーの配置に関する適切なトレードオフを確立するのに役立ちます。
さらに、開発されたシミュレーション ソフトウェア パッケージにより、希望する EMI センサーの配置に関連した地形の通過可能性を迅速かつアクセスしやすく推定できるようになります。
さまざまな分野にわたる広範な実験評価により、両方のプロット測定でピアソン相関係数が $90\%$ 以上のスコアを獲得することにより、得られたロボット支援による ECa 測定がグラウンド トゥルース (ハンドヘルド EMI センサーによって手動で収集されたデータ) と比較して線形性が高いことが実証されました。
クリギング補間によって生成された推定 ECa マップ。
提案されたロボット ソリューションは、RTK GNSS 測位データとともに ROS ナビゲーション スタックを利用し、さまざまな測距センサーを備えているため、現場での自律的な行動の開発をサポートします。
要約(オリジナル)
Soil apparent electrical conductivity (ECa) is a vital metric in Precision Agriculture and Smart Farming, as it is used for optimal water content management, geological mapping, and yield prediction. Several existing methods seeking to estimate soil electrical conductivity are available, including physical soil sampling, ground sensor installation and monitoring, and the use of sensors that can obtain proximal ECa estimates. However, such methods can be either very laborious and/or too costly for practical use over larger field canopies. Robot-assisted ECa measurements, in contrast, may offer a scalable and cost-effective solution. In this work, we present one such solution that involves a ground mobile robot equipped with a customized and adjustable platform to hold an Electromagnetic Induction (EMI) sensor to perform semi-autonomous and on-demand ECa measurements under various field conditions. The platform is designed to be easily re-configurable in terms of sensor placement; results from testing for traversability and robot-to-sensor interference across multiple case studies help establish appropriate tradeoffs for sensor placement. Further, a developed simulation software package enables rapid and accessible estimation of terrain traversability in relation to desired EMI sensor placement. Extensive experimental evaluation across different fields demonstrates that the obtained robot-assisted ECa measurements are of high linearity compared with the ground truth (data collected manually by a handheld EMI sensor) by scoring more than $90\%$ in Pearson correlation coefficient in both plot measurements and estimated ECa maps generated by kriging interpolation. The proposed robotic solution supports autonomous behavior development in the field since it utilizes the ROS navigation stack along with the RTK GNSS positioning data and features various ranging sensors.
arxiv情報
| 著者 | Dimitrios Chatziparaschis,Elia Scudiero,Konstantinos Karydis |
| 発行日 | 2023-09-10 20:23:00+00:00 |
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