The Composite Visual-Laser Navigation Method Applied in Indoor Poultry Farming Environments

要約

屋内の家禽農場では、環境制御を正確に維持するために検査ロボットが必要です。これは、病気の急速な拡散と大規模な鳥の死亡率を防ぐために重要です。
しかし、これらの施設内の複雑な条件は、激しい照明と水の蓄積の地域を特徴とするものであり、重大な課題をもたらします。
単一のセンサーに依存する従来のナビゲーション方法は、このような環境ではパフォーマンスが低下することがよくあり、視覚的なナビゲーションライン抽出のレーザードリフトや不正確さなどの問題が発生します。
これらの制限を克服するために、レーザーテクノロジーとビジョンテクノロジーの両方を統合する新しい複合ナビゲーション法を提案します。
このアプローチは、各センサーモダリティのリアルタイムの信頼性に基づいて融合したヨー角を動的に計算し、それにより物理的なナビゲーションラインの必要性を排除します。
実際の家禽の家環境での実験的検証は、この方法が単一センサーシステムの固有の欠点を解決するだけでなく、ナビゲーションの精度と運用効率を大幅に向上させることを示しています。
そのため、複雑な屋内家禽農業環境での検査ロボットのパフォーマンスを改善するための有望なソリューションを提示します。

要約(オリジナル)

Indoor poultry farms require inspection robots to maintain precise environmental control, which is crucial for preventing the rapid spread of disease and large-scale bird mortality. However, the complex conditions within these facilities, characterized by areas of intense illumination and water accumulation, pose significant challenges. Traditional navigation methods that rely on a single sensor often perform poorly in such environments, resulting in issues like laser drift and inaccuracies in visual navigation line extraction. To overcome these limitations, we propose a novel composite navigation method that integrates both laser and vision technologies. This approach dynamically computes a fused yaw angle based on the real-time reliability of each sensor modality, thereby eliminating the need for physical navigation lines. Experimental validation in actual poultry house environments demonstrates that our method not only resolves the inherent drawbacks of single-sensor systems, but also significantly enhances navigation precision and operational efficiency. As such, it presents a promising solution for improving the performance of inspection robots in complex indoor poultry farming settings.

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