Wyniki wyszukiwania - BazTech

Ograniczanie wyników

1 2016

Znaleziono wyników: 1

Liczba wyników na stronie

Wyniki wyszukiwania

Wyszukiwano:
w słowach kluczowych: metoda unikania przeszkód

Sortuj według:

Ogranicz wyniki do:

Autonomous agricultural robot - collision avoidance methods overview

Jasiński M., Mączak J., Szulim P., Radkowski S.

Zeszyty Naukowe Instytutu Pojazdów / Politechnika Warszawska

2016

z. 2/106

37--44

The aim of the paper is to make collision avoidance methods overview, used in navigation system of autonomous robot for sowing and wide row planting. Autonomous work of the robot in range of traction and agronomic processes will be implemented on the basis of data from a many sensors (cameras, sensors position, sensors distance, and others). Positive test results will allow for the use of the robot in organic crops requiring mechanical removal of weeds or in crops with application of selective liquid agrochemicals limited to the minimum. The collision avoidance was divided into two different subproblems: detecting the obstacle and avoiding the obstacle. The obstacles will be detected from the 2D laser scanner measurements with the help of a clustering algorithm. It's was the path tracking method based on the Nonlinear Model Predictive Control (NMPC).

Celem referatu jest przedstawienie metod unikania przeszkód wykorzystanych w systemie nawigacji autonomicznego robota polowego przeznaczonego do siewu i pielęgnacji upraw szerokorzędowych. Autonomiczna praca robota w zakresie trakcji i realizacji procesów agrotechnicznych realizowana będzie na podstawie danych z szeregu czujników (kamery, czujniki położenia, odległości i inne). Pozytywne wyniki badań pozwolą na zastosowanie robota w ekologicznych uprawach wymagających mechanicznego usuwania chwastów, lub w uprawach z ograniczonym do minimum selektywnym stosowaniem ciekłych agrochemikaliów. W metodach unikania przeszkód ważne są dwa cele: wykrycie przeszkody i ominięcie przeszkody. W tym przypadku przeszkoda będzie wykrywana na podstawie pomiarów ze skanera laserowego 2D, z wykorzystaniem algorytmu klasteryzacji. Jest to metoda śledzenia ścieżki na podstawie nieliniowego modelu sterowania predykcyjnego NMPC (Nonlinear Model Predictive Control).