CropNav: a Framework for Autonomous Navigation in Real Farms

要約

植物の樹冠の下で動作できる小型ロボットは、農業に新たな可能性をもたらします。
ただし、大型の自律トラクターとは異なり、植物の樹冠の下では全地球航法衛星システム (GNSS) の信頼性が低いため、このような樹冠下ロボットの自律航行は未解決の課題のままです。
我々は、作物の内側と外側の両方で完全なフィールドナビゲーションを可能にするために、異なるセンシングモダリティセットを自律的に切り替えるハイブリッドナビゲーションシステムを紹介します。
適切なパス基準ソースを選択することで、ロボットは GNSS 信号品質の損失に対応し、列作物構造を活用して自律的に移動できます。
ただし、このような切り替えは注意が必要であり、大規模に実行するのは困難です。
当社のシステムは、光検出測距 (LiDAR) 列追跡ナビゲーションとウェイポイント経路追跡などの外受容センシング ベースのシステムを自動的に切り替えることでソリューションを提供します。
さらに、システムがナビゲートの失敗を検出し、自動的に回復して自律時間を延長し、人間の介入の必要性を軽減する方法を示します。
当社のシステムは、GNSS ベースのナビゲーションに対して介入ごとに約 750 m、列追跡ナビゲーションに対して 500 m の改善を示しています。

要約(オリジナル)

Small robots that can operate under the plant canopy can enable new possibilities in agriculture. However, unlike larger autonomous tractors, autonomous navigation for such under canopy robots remains an open challenge because Global Navigation Satellite System (GNSS) is unreliable under the plant canopy. We present a hybrid navigation system that autonomously switches between different sets of sensing modalities to enable full field navigation, both inside and outside of crop. By choosing the appropriate path reference source, the robot can accommodate for loss of GNSS signal quality and leverage row-crop structure to autonomously navigate. However, such switching can be tricky and difficult to execute over scale. Our system provides a solution by automatically switching between an exteroceptive sensing based system, such as Light Detection And Ranging (LiDAR) row-following navigation and waypoints path tracking. In addition, we show how our system can detect when the navigate fails and recover automatically extending the autonomous time and mitigating the necessity of human intervention. Our system shows an improvement of about 750 m per intervention over GNSS-based navigation and 500 m over row following navigation.

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