Revisión de Métodos de Planificación de Camino de Cobertura para Entornos Agrícolas

要約

効率的な適用範囲計画方法の使用は、ロボットが作物の広い範囲をカバーする必要がある農業環境での自律ナビゲーションの鍵となります。
この文書では、現在の最先端のカバレッジ パス計画方法を概説します。
農業環境に適用できる 2 つの広く使用されている技術について詳しく説明します。
1 つ目は、障害物のある複雑なフィールドをセルと呼ばれる単純なサブ領域に分割し、その後、それぞれの領域でカバレッジ パターンを生成することで構成されます。
2 つ目は、総移動距離を最小化する最適な訪問ストリップの順序を見つけるために、ロボットが循環する必要がある平行なストリップで構成される空間を分析します。
さらに、より効率的なグローバル カバレッジ プランを取得するために、両方の手法を組み合わせることについても説明します。
この分析は、CIFASIS (CONICET-UNR) で開発された大豆作物除草ロボットを使用して実装されることを考えられました。

要約(オリジナル)

The use of an efficient coverage planning method is key for autonomous navigation in agricultural environments, where a robot must cover large areas of crops. This paper generally reviews the current state of the art of coverage path planning methods. Two widely used techniques applicable to agricultural environments are described in detail. The first consists of breaking down a complex field with obstacles into simpler subregions known as cells, to subsequently generate a coverage pattern in each of them. The second analyzes spaces composed of parallel strips through which the robot must circulate, in order to find the optimal order of visiting strips that minimizes the total distance traveled. Additionally, the combination of both techniques is discussed in order to obtain a more efficient global coverage plan. This analysis was conceived to be implemented with the soybean crop weeding robot developed at CIFASIS (CONICET-UNR).

arxiv情報

提供元, 利用サービス

arxiv.jp, Google