要約
耕作と除草は、今日の農家が行う主要な作業の2つである。除草の最近の課題は、作物の質と量を維持しながら除草剤や農薬の使用を減らすことである。本稿では、圃場モニタリングも可能な精密雑草管理プラットフォームBonnBot-Iを紹介する。植物（雑草と作物）の正確な位置と分類が可能な作物モニタリング・アプローチに基づき、我々はプラットフォームで利用可能なGNSSと車輪オドメトリーを融合させることで、その性能をさらに向上させた。これにより、我々の作物モニタリングアプローチの追跡精度は、8.3%の正規化平均誤差から3.5%に改善され、新たに公開されたトウモロコシのデータセットで評価された。また、シミュレーション環境で評価した、リニアアクチュエータに取り付けられた除草ツールの新しい配置についても紹介する。私たちのモニタリング・アプローチから得られた結果を用いて、実際の畑の雑草分布を再現し、同様の結果を得るために必要な移動量を大幅に削減（50％削減）する、私たちの作業空間分割技術の有効性を示します。全体として、BonnBot-Iは、耕地内の雑草を選択的に散布・防除する斬新な方法で、精密な雑草管理を大きく前進させた。
要約(オリジナル)
Cultivation and weeding are two of the primary tasks performed by farmers today. A recent challenge for weeding is the desire to reduce herbicide and pesticide treatments while maintaining crop quality and quantity. In this paper, we introduce BonnBot-I a precise weed management platform which can also performs field monitoring. Driven by crop monitoring approaches that can accurately locate and classify plants (weed and crop) we further improve their performance by fusing the platform available GNSS and wheel odometry. This improves the tracking accuracy of our crop monitoring approach from a normalized average error of 8.3% to 3.5%, evaluated on a new publicly available corn dataset. We also present a novel arrangement of weeding tools mounted on linear actuators evaluated in simulated environments. We replicate weed distributions from a real field, using the results from our monitoring approach, and show the validity of our work-space division techniques which require significantly less movement (a 50% reduction) to achieve similar results. Overall, BonnBot-I is a significant step forward in precise weed management with a novel method of selectively spraying and controlling weeds in an arable field.
arxiv情報
| 著者 | Alireza Ahmadi,Michael Halstead,Chris McCool |
| 発行日 | 2024-12-03 07:45:34+00:00 |
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