A Map-Free LiDAR-Based System for Autonomous Navigation in Vineyards

要約

農業用ロボットは、時間のかかる反復的な作業を実行することで、生産量を増やし、コストを削減する可能性があります。
ただし、ロボットが効果的であるためには、人間の介入なしに畑や果樹園内を自律的に移動できなければなりません。
この論文では、ブドウ畑などの列構造の農業環境における列内、方向転換、列端のナビゲーションに LiDAR とホイール エンコーダ センサーを利用したナビゲーション システムを紹介します。
私たちのアプローチは、平行な列に編成された植物のシンプルかつ正確な幾何学的構造を利用しています。
私たちはシミュレーション環境と実際の環境の両方でシステムをテストしました。その結果は、正確で堅牢なナビゲーションを実現する上での私たちのアプローチの有効性を示しています。
当社のナビゲーション システムは、シミュレーション環境と実際の環境で、列内ナビゲーションの中心線からの平均変位誤差がそれぞれ 0.049 m と 0.372 m を達成しています。
さらに、ブドウ畑での列端のナビゲーションを可能にする列端点の検出を開発しました。これは、ほとんどの作業で無視されがちなタスクです。

要約(オリジナル)

Agricultural robots have the potential to increase production yields and reduce costs by performing repetitive and time-consuming tasks. However, for robots to be effective, they must be able to navigate autonomously in fields or orchards without human intervention. In this paper, we introduce a navigation system that utilizes LiDAR and wheel encoder sensors for in-row, turn, and end-row navigation in row structured agricultural environments, such as vineyards. Our approach exploits the simple and precise geometrical structure of plants organized in parallel rows. We tested our system in both simulated and real environments, and the results demonstrate the effectiveness of our approach in achieving accurate and robust navigation. Our navigation system achieves mean displacement errors from the center line of 0.049 m and 0.372 m for in-row navigation in the simulated and real environments, respectively. In addition, we developed an end-row points detection that allows end-row navigation in vineyards, a task often ignored by most works.

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