Coverage Path Planning in Precision Agriculture: Algorithms, Applications, and Key Benefits

要約

カバレッジ パス プランニング (CPP) は、1 つまたは複数の移動ロボットを使用して対象エリアを完全にスキャンまたは調査するために、領域内の最適なパスを計算するタスクです。
センサーとカメラを備えたロボットは、作物の健康状態、土壌状態、気象パターンに関する膨大な量のデータを収集できます。
高度な分析をこのデータに適用して、情報に基づいた意思決定を行うことで、農場管理全体を改善できます。
このペーパーでは、単一のロボットを使用して農地の最適なカバレッジ パスを見つけるアプローチと、複数のロボットを使用するアプローチを示します。
単一のロボットの場合、ロボットが追跡する必要がある一連の位置を生成する波面カバレッジ アルゴリズムを使用しました。
マルチロボットアプローチの場合、提案されたアプローチは 2 つのステップで構成されます。1 つは農地を凸状の多角形エリアに分割してロボット間で最適に配分するステップ、もう 1 つは各多角形エリアの最低カバー時間を確保するために最適なカバー パスを生成するステップです。

要約(オリジナル)

Coverage path planning (CPP) is the task of computing an optimal path within a region to completely scan or survey an area of interest using one or multiple mobile robots. Robots equipped with sensors and cameras can collect vast amounts of data on crop health, soil conditions, and weather patterns. Advanced analytics can then be applied to this data to make informed decisions, improving overall farm management. In this paper, we will demonstrate one approach to find the optimal coverage path of an agricultural field using a single robot, and one using multiple robots. For the single robot, we used a wavefront coverage algorithm that generates a sequence of locations that the robot needs to follow. For the multi-robot approach, the proposed approach consists of two steps: dividing the agricultural field into convex polygonal areas to optimally distribute them among the robots, and generating an optimal coverage path to ensure minimum coverage time for each of the polygonal areas.

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