Algoritmos de Planificación y Seguimiento de Trayectorias para Robots Agrícolas

La base para realizar cualquier tarea agrícola mediante robots, es la planificación y seguimiento de rutas o trayectorias. Así, el objetivo de esta investigación es desarrollar e implementar algoritmos de seguimiento y planificación (global y local) de trayectorias de robots agrícolas. La planificación global se realizó mediante el algoritmo A* aplicado sobre mapas de cultivo y la planificación local se realizó aplicando A* sobre un mapa 2D obtenido a partir de imágenes 3D de los obstáculos encontrados en el camino. En cuanto el seguimiento de trayectorias, esta se realizó implementando una aproximación numérica de la trayectoria mediante el método de Euler. Los parámetros correspondientes a la dinámica del controlador de la trayectoria del robot fueron obtenidos mediante algoritmos genéticos. El mapa 3D fue generado a partir del sensor Kinect de Microsoft y sus datos procesados usando Matlab 2010b. Los resultados preliminares muestran que es posible implementar estos algoritmos en pequeños robots diseñados para cultivos hilerados. Proveyendo así, una metodología robusta que permite seguir las rutas asignadas con errores inferiores a RMSE=0.1m en trayectorias de 30m

Procesamiento de imágenes para la identificación de uva y follaje usando técnicas de clasificación no supervisadas

Diversas investigaciones han intentado resolver el problema de identificación de frutos u hojas mediante imágenes digitales, pero sólo lo han logrado parcialmente. Por esto, el objetivo de este trabajo es explorar una metodología de identificación que permita estimar áreas de hojas y racimos en viñedos, empleando imágenes en el espectro visible (RGB) y en el infrarrojo cercano (RGIR). El problema de la identificación fue abordando por dos vías, forma y color. En el caso de la identificación por forma se empleó la transformada circular de Hough y en el de la identificación por color se emplearon las técnicas de clasificación no supervisada denominadas k-means y Fuzzy c-means. Se determinó que la clasificación mediante k-means sobre el espacio L*a*b*, para imágenes RGB y sobre el índice SAVI en las imágenes RGIR, son las técnicas más adecuadas. En cuanto a la identificación por forma, ésta resultó aplicable sólo en condiciones muy particulares

Row Crop's Identication Through Hough Transform using Images Segmented by Robust Fuzzy Possibilistic C-Means

The Hough transform (HT) is a widely used method for line detection and recognition, due to its robustness. But its performance is strongly dependent on the applied segmentation technique. On the other hand, Fuzzy C-Means (FCM) has been widely used in image segmentation because it has a good performance in a large class of images. However, it is not good for noisy images, so that to overcome this weakness several modications to FCM have been proposed, like Robust Fuzzy Possibilistic C-Means (RFPCM). In this paper, we propose to use the RFPCM algorithm for the segmentation of crops images in order to apply the HT to detect lines in row crops for navigation purposes. The proposed method gives better results compared with techniques based on visible spectral-index or Specic threshold-based approaches

Characterization of vineyard's canopy through fuzzy clustering and svm over color images

In this work we propose an image acquisition and processing methodology (framework) developed for performance in-field grapes and leaves detection and quantification, based on a six step methodology: 1) image segmentation through Fuzzy C-Means with Gustafson Kessel (FCM-GK) clustering; 2) obtaining of FCM-GK outputs (centroids) for acting as seeding for K-Means clustering; 3) Identification of the clusters generated by K-Means using a Support Vector Machine (SVM) classifier. 4) Performance of morphological operations over the grapes and leaves clusters in order to fill holes and to eliminate small pixels clusters; 5)Creation of a mosaic image by Scale-Invariant Feature Transform (SIFT) in order to avoid overlapping between images; 6) Calculation of the areas of leaves and grapes and finding of the centroids in the grape bunches. Image data are collected using a colour camera fixed to a mobile platform. This platform was developed to give a stabilized surface to guarantee that the images were acquired parallel to de vineyard rows. In this way, the platform avoids the distortion of the images that lead to poor estimation of the areas. Our preliminary results are promissory, although they still have shown that it is necessary to implement a camera stabilization system to avoid undesired camera movements, and also a parallel processing procedure in order to speed up the mosaicking process

Development of an Automated Management System for the Traceability of Spraying in Fruit Orchads

A system for managing and monitoring agricultural labors at farm level was developed and tested in an agrochemical application. The system is constituted by an electronics box mounted on the tractor and software that acquire and analyze data from the application task. The electronics box consists of a microcontroller, a GPS, sensors, a keyboard, a SD memory reader and a LCD screen. This device is able to store in a SD’s memory the data of the position and the instantaneous speed of the tractor, the applied dose, the speed and absolute wind direction, the temperature and relative humidity in-situ. In addition it can generate alert of unfavorable climatic conditions for the agro-chemical applications. The interface to the user is software that allows generating a job order identifying the operator name, the tractor, the spraying equipment, the pesticide, the dose and the sector of application. In addition it allows analyzing the output data in graphical form, generating maps of speed, applied volume and dose. The map of the route is also drawing up on Google-Earth for a better spatial visualization. All the tasks carried out are stored in a data base administered by this software. With this tool it is possible to verify if the norms that establish environmental conditions apt for the application of pesticide are fulfilled, besides checking the variability of the dose and jumps of rows, along with reports with indices of performance of the operator. The system has been tested in two important vineyards of Chile with promissory results

Comparación de desempeño de una cámara de profundidad comercial y un LIDAR en explotaciones agrícolas.

Este estudio presenta una comparativa entre un LIDAR modelo LMS-111 (Sick Ltd.) y una cámara de profundidad de uso doméstico: Kinect (Microsoft Corporation), orientada a determinar las condiciones de uso de uno y otro sensor, así como sus ventajas e inconvenientes cuando son empleados en condiciones de campo, en una explotación agrícola. Para ello se realizaron diversos ensayos en una parcela experimental del CSIC-CAR de Arganda del Rey, España. Para los ensayos ambos sensores fueron instalados en un tractor operado remotamente diseñado y construido en el marco del proyecto europeo RHEA. Dicho tractor realizó dos recorridos diferentes: el primero se efectuó en paralelo a un muro y el segundo paralelo a una hilera de olivos. El primer ensayo se realizó con el propósito de cuantificar la uniformidad de las mediciones de ambos sensores y el segundo para validar los resultados en un cultivo real. Los recorridos se realizaron empleando cuatro marchas diferentes, con el objetivo de determinar si los diferentes regímenes de operación del motor influyen sobre la precisión de los sensores. Los resultados muestran que el LIDAR posee un mayor alcance máximo de medición, pero una resolución menor frente a Kinect, muestran además que el LIDAR puede ser operado a cualquier hora del día y condición meteorológica, mientras que Kinect, no puede operar en exteriores, salvo en horas del día con baja intensidad lumínica. Por otra parte la gran desventaja del LIDAR es su coste, 30 veces más alto que Kinect

A Comparison of Fuzzy Clustering Algorithms Applied to Feature Extraction on Vineyard

Image segmentation is a process by which an image is partitioned into regions with similar features. Many approaches have been proposed for color image segmentation, but Fuzzy C-Means has been widely used, because it has a good performance in a large class of images. However, it is not adequate for noisy images and it also takes more time for execution as compared to other method as K-means. For this reason, several methods have been proposed to improve these weaknesses. Method like Possibilistic C-Means, Fuzzy Possibilistic C-Means, Robust Fuzzy Possibilistic C-Means and Fuzzy C-Means with Gustafson-Kessel algorithm. In this paper we perform a comparison of these clustering algorithms applied to feature extraction on vineyard images. Segmented images are evaluated using several quality parameters such as the rate of correctly classied area and runtim

Usando Kinect como sensor para una pulverización inteligente.

Este trabajo esta orientado a resolver el problema de la caracterización de la copa de arboles frutales para la aplicacion localizada de fitosanitarios. Esta propuesta utiliza un mapa de profundidad (Depth image) y una imagen RGB combinadas (RGB-D), proporcionados por el sensor Kinect de Microsoft, para aplicar pesticidas de forma localizada. A través del mapa de profundidad se puede estimar la densidad de la copa y a partir de esta información determinar qué boquillas se deben abrir en cada momento. Se desarrollaron algoritmos implementados en Matlab que permiten además de la adquisición de las imágenes RGB-D, aplicar plaguicidas sólo a hojas y/o frutos según se desee. Estos algoritmos fueron implementados en un software que se comunica con el entorno de desarrollo "Kinect Windows SDK", encargado de extraer las imágenes desde el sensor Kinect. Por otra parte, para identificar hojas, se implementaron algoritmos de clasificación e identificación. Los algoritmos de clasificación utilizados fueron "Fuzzy C-Means con Gustafson Kessel" (FCM-GK) y "K-Means". Los centroides o prototipos de cada clase generados por FCM-GK fueron usados como semilla para K-Means, para acelerar la convergencia del algoritmo y mantener la coherencia temporal en los grupos generados por K-Means. Los algoritmos de clasificación fueron aplicados sobre las imágenes transformadas al espacio de color L*a*b*; específicamente se emplearon los canales a*, b* (canales cromáticos) con el fin de reducir el efecto de la luz sobre los colores. Los algoritmos de clasificación fueron configurados para buscar cuatro grupos: hojas, porosidad, frutas y tronco. Una vez que el clasificador genera los prototipos de los grupos, un clasificador denominado Máquina de Soporte Vectorial, que utiliza como núcleo una función Gaussiana base radial, identifica la clase de interés (hojas). La combinación de estos algoritmos ha mostrado bajos errores de clasificación, rendimiento del 4% de error en la identificación de hojas. Además, estos algoritmos de procesamiento de hasta 8.4 imágenes por segundo, lo que permite su aplicación en tiempo real. Los resultados demuestran la viabilidad de utilizar el sensor "Kinect" para determinar dónde y cuándo aplicar pesticidas. Por otra parte, también muestran que existen limitaciones en su uso, impuesta por las condiciones de luz. En otras palabras, es posible usar "Kinect" en exteriores, pero durante días nublados, temprano en la mañana o en la noche con iluminación artificial, o añadiendo un parasol en condiciones de luz intensa

Hardi Iris-2: calidad visible

Los pasados días 4y 5 de junio tuvimos la oportunidad de probar en Lleida el modelo de pulverizador Mercury 3500 de Hardi, equipado con el nuevo sistema Iris-2. El objetivo de la prueba fue caracterizar no solo la máquina y sus especificaciones técnicas, sino la calidad de su trabajo, verificando asimismo el consumo de combustible

Extracción de características de la cubierta vegetal del viñedo mediante imágenes RGB y RGIR obtenidas de forma dinámica

Diversas investigaciones han intentado resolver el problema de identificación de frutos u hojas mediante imágenes digitales, pero sólo lo han logrado parcialmente. Por esto, el objetivo de este trabajo es explorar una metodología de identificación que permita estimar áreas de hojas y racimos en viñedos, empleando imágenes en el espectro visible (RGB) y en el infrarrojo cercano (RGIR). El problema de la identificación fue abordando por dos vías, forma y color. En el caso de la identificación por forma se empleó la transformada circular de Hough y en el de la identificación por color se emplearon las técnicas de clasificación no supervisada denominadas kmeans y Fuzzy c-means. Se determinó que la clasificación mediante k-means sobre el espacio L*a*b*, para imágenes RGB y sobre el índice SAVI en las imágenes RGIR, son las técnicas más adecuadas. En cuanto a la identificación por forma, ésta resultó aplicable sólo en condiciones muy particulare