Kim, Dong-Wook;Jung, Sang-Jin;Kwon, Young-Seok;Kim, Hak-Jin
한국농업기계학회:학술대회논문집
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한국농업기계학회 2017년도 춘계공동학술대회
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pp.45-45
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2017
On-site monitoring of vegetable growth parameters, such as leaf length, leaf area, and fresh weight, in an agricultural field can provide useful information for farmers to establish farm management strategies suitable for optimum production of vegetables. Unmanned Aerial Vehicles (UAVs) are currently gaining a growing interest for agricultural applications. This study reports on validation testing of previously developed vegetable growth estimation models based on UAV-based RGB images for white radish and Chinese cabbage. Specific objective was to investigate the potential of the UAV-based RGB camera system for effectively quantifying temporal and spatial variability in the growth status of white radish and Chinese cabbage in a field. RGB images were acquired based on an automated flight mission with a multi-rotor UAV equipped with a low-cost RGB camera while automatically tracking on a predefined path. The acquired images were initially geo-located based on the log data of flight information saved into the UAV, and then mosaicked using a commerical image processing software. Otsu threshold-based crop coverage and DSM-based crop height were used as two predictor variables of the previously developed multiple linear regression models to estimate growth parameters of vegetables. The predictive capabilities of the UAV sensing system for estimating the growth parameters of the two vegetables were evaluated quantitatively by comparing to ground truth data. There were highly linear relationships between the actual and estimated leaf lengths, widths, and fresh weights, showing coefficients of determination up to 0.7. However, there were differences in slope between the ground truth and estimated values lower than 0.5, thereby requiring the use of a site-specific normalization method.
농용무인 헬리콥터는 벼농사는 물론 전작, 과수 등 소규모 필지의 정밀방제에 이용되고 있으며 농작업의 새로운 패러다임으로 자리 잡고 있다. 본 연구의목적은 농용헬리콥터의 비상시퀀스에서 정지비행 중 측풍에 의해서 비상착륙자리를 이탈하지 않고 위치를 유지하는 편류제어 모듈과 알고리즘의 성능을 평가하는데 있다. 편류제어의 목적은 비상착륙과 연동되어있는데, 비상조건에 도달하게 되면 호버링을 하면서 비상대처 알고리즘이 작동하게 된다. 그러나 관성 제어는 등속운동에서 기체의 움직임을 감지하지 못하게 되고 측풍에 의하여 비상지점으로부터 편류를 하게 되어 착륙 목표지점으로부터 멀어질 수 있다. GPS 모듈을 기초로 개발한 편류제어모듈을 시험하였다. 알고리즘 및 실효성을 고려하여 5 m 직경 내에 위치를 벗어나지 않는지에 대한 기준을 적용하였다. 초기에는 2~4m/s의 측풍 교란에 대하여 과민하게 반응하였지만 이후 5 m 직경 내에서 위치를 벗어나지 않고 자세 및 요의 방향을 유지 하였다. 목도의 관찰에서는 전후좌우 흔들림을 인지하기 어려운 정도이지만, 데이터에서 보인 편위는 GPS 수신기의 특성에 기인하는 것으로 판단한다. 이와 같은 편류제어는 비상착륙이나 호버링을 유지하려 할 때 의도하지 않는 편류를 제어하는데 사용될 수 있다.
Purpose: Path planning and tracking algorithms applicable to various agricultural operations, such as tillage, planting, and spraying, are needed to generate steering angles for auto-guidance tractors to track a point ahead on the path. An optimal coverage path algorithm can enable a vehicle to effectively travel across a field by following a sequence of parallel paths with fixed spacing. This study proposes a path generation and tracking algorithm for an auto-guided Korean tractor with a tillage implement that generates a path with C-type turns and follows the generated path in a paddy field. A mathematical model was developed to generate a waypoint path for a tractor in a field. This waypoint path generation model was based on minimum tractor turning radius, waypoint intervals and LBOs (Limit of Boundary Offsets). At each location, the steering angle was calculated by comparing the waypoint angle and heading angle of the tractor. A path following program was developed with Labview-CVI to automatically read the waypoints and generate steering angles for the tractor to proceed to the next waypoint. A feasibility test of the developed program for real-time path tracking was performed with a mobile platform traveling on flat ground. The test results showed that the developed algorithm generated the desired path and steering angles with acceptable accuracy.
When farmer loads and unloads farm products with a trailer, linked to a tractor, the tractor-trailer is backed up to the loading duck. However, travelling backward is not easy and takes a time for even skilled operators. Therefore, unmanned backing up is necessary to save the effort. A backward controller of tractor-trailer was simulated using fuzzy logic and genetic algorithms. Operators drive the tractor-trailer back and forth several times for backing up to the loading duck. As the operators did it, a backward controller was designed using fuzzy logic. And genetic algorithms was applied to improve the performance of the backward controller. With the strings coded with the fuzzy membership functions, genetic operations were carried out. After 30 generations, the best fitted fuzzy membership functions were found. Those membership functions were used in the fuzzy backward controller. The fuzzy controller combined with genetic algorithms showed the better results than the fuzzy controller did alone.
Yun, Hee Sup;Park, Soo Hyun;Kim, Hak-Jin;Lee, Wonsuk Daniel;Lee, Kyung Do;Hong, Suk Young;Jung, Gun Ho
Journal of Biosystems Engineering
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제41권2호
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pp.126-137
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2016
Purpose: The overall objective of this study was to evaluate the vegetation fraction of soybeans, grown under different cropping conditions using an unmanned aerial vehicle (UAV) equipped with a red, green, and blue (RGB) camera. Methods: Test plots were prepared based on different cropping treatments, i.e., soybean single-cropping, with and without herbicide application and soybean and barley-cover cropping, with and without herbicide application. The UAV flights were manually controlled using a remote flight controller on the ground, with 2.4 GHz radio frequency communication. For image pre-processing, the acquired images were pre-treated and georeferenced using a fisheye distortion removal function, and ground control points were collected using Google Maps. Tarpaulin panels of different colors were used to calibrate the multi-temporal images by converting the RGB digital number values into the RGB reflectance spectrum, utilizing a linear regression method. Excess Green (ExG) vegetation indices for each of the test plots were compared with the M-statistic method in order to quantitatively evaluate the greenness of soybean fields under different cropping systems. Results: The reflectance calibration methods used in the study showed high coefficients of determination, ranging from 0.8 to 0.9, indicating the feasibility of a linear regression fitting method for monitoring multi-temporal RGB images of soybean fields. As expected, the ExG vegetation indices changed according to different soybean growth stages, showing clear differences among the test plots with different cropping treatments in the early season of < 60 days after sowing (DAS). With the M-statistic method, the test plots under different treatments could be discriminated in the early seasons of <41 DAS, showing a value of M > 1. Conclusion: Therefore, multi-temporal images obtained with an UAV and a RGB camera could be applied for quantifying overall vegetation fractions and crop growth status, and this information could contribute to determine proper treatments for the vegetation fraction.
궤도형 차량의 이동구조는 에너지 소비 측면에서 단점이 있지만 접지압의 감소로 인한 평지 및 야지험지에서도 원활한 주행이 가능한 장점으로 인해 농업분야의 플랫폼에서 많이 사용된다. 곡식을 베는 일과 탈곡하는 일을 한 번에 하는 콤바인도 이러한 무한궤도형 이동구조를 사용한다. 또한 궤도형 차량의 방향전환 및 주행속도 변환은 좌 우 궤도의 회전 속도를 다르게 하여 동시에 제어하기 때문에 정교한 주행 성능을 위해서는 궤도형 차량의 기구학 모델을 고려한 경로 계획이 필요하다. 본 연구에서는 직교형 포장에서 Round harvesting 기법 기반으로 궤도형 차량의 기구학 모델 및 포장정보를 고려한 자율주행 콤바인 경로계획 알고리즘을 개발하고자 하였다. 이를 위해 Labview 기반의 궤도형 차량 시뮬레이션을 구축하여 실제 포장정보를 이용해 생성 된 경로의 적용 가능성을 구명하고자 하였다. 자율주행 콤바인 경로 계획은 콤바인의 길이, 너비, 회전 시 좌 우 궤도의 속도 비, 직진 속도와 회전 속도 비, 회전 각도, 포장의 외부 경계선, 작업 겹침 량, 회경 횟수를 이용하여 좌현 새머리 선회를 포함한 내부 왕복작업 경로를 생성하며 외부 회경 횟수는 2~3회를 가정하였다. 자율주행 시뮬레이션은 차체와 궤도 자체의 미끄러짐과 작동기 지연시간을 단순화 한 궤도형 기구학 모델형태로 구성하였다. 추종 알고리즘은 선견 거리법을 사용하였으며, 측면 변이값과 방향 오차의 선형조합을 이용하여 조향변수를 정의하고 퍼지로직기반으로 좌 우 궤도 속도를 7 단계화하여 조향장치를 모델링하였다. 실험결과 개발 된 경로생성 알고리즘은 실제 취득 된 포장 외부 경계 GPS 위 경도를 이용해 자동으로 생성이 가능하며 간략화 된 콤바인 시뮬레이션에서 직진주행 RMS 위치 오차는 0.05 m, 선회구간에서 직진 구간 진입 시 RMS 위치 오차는 0.11 m, 직진 구간 RMSE 방향 오차는 3.2 deg로 콤바인 예취부 간격인 30 cm보다 작은 위치 오차를 보이며 생성된 경로 전체 추종이 가능함을 나타내었다.
무인 헬리콥터의 양력을 개선하기 위한 익형 설계 단계로서 두꺼운 익형(V1505A)과 얇고 처진 익형(V2008B)의 기본 두 익형의 특성을 예측하는데 있어 회전하는 블레이드의 현실적 조건을 반영한 3D 모델을 마련하고 성능을 예측하였다. Fluent를 이용한 400 mm 선형모델의 시뮬레이션에서는 V1505A 익형은 높은 받음각에서 안정적인 특성을 보인 반면 V2008B는 비교적 높은 동력효율 특성을 보였으나, 높은 받음각에서는 실속 이후 양력이 급락하는 특성을 나타낸다. 형성된 노드 수는 약 870,000개로 하였다. 시위길이 135 mm인 익형 V2008B의 형상은 ANSYS (Fluent v16.2)를 이용해 반경(길이) 1,502 (1,380) mm 의 로터 블레이드를 구성하였다. 충분하지 않은 유동장이 익형 표면에서의 유동의 영향에 영향을 주지 않도록 직경 20 m의 원방경계(far field)를 형성하였다. 사용된 매쉬의 형태는 정사면체 형태로 로터 표면으로부터의 첫 번째 두께 높이는 0.001 m이고 10개의 층으로 형성하였다. 정지 비행하는 헬리콥터의 상태를 가정하여 회전좌표계를 이용하여 정상상태의 유동을 해석하고 사용된 난류모델은 넓은 영역에서의 유동을 고려하여 Realizable $k-{\varepsilon}$ 모델을 사용하였다. 내측그립 받음각 $6{\sim}22^{\circ}$에 대하여 현실적인 회전속도를 연동하여 600~1000 rpm을 적용하였다. 반복수(iteration)는 2000으로 하여 잔차값(residual)이 충분히 수렴하도록 하였다. 전체적으로 실제 헬리콥터가 발휘하는 양력보다는 낮은 수치로 예측되었으며 모델 및 해석 조건에 대한 검토가 필요해 보인다. 양력 값은 받음각 $10^{\circ}$에서 자중(약 68 kgf)을 극복하였고 받음각 $12^{\circ}$에 유상하중 20 kgf을 발휘하며 888 N의 양력을 보였다, 이어 받음각 $22^{\circ}$에서 실속 현상이 발생하였다. 받음각이 증가함에 따라 항력 역시 증가하였으며 받음각 $12^{\circ}$에서 121 N이었고 실속에 이르며 항력은 갑자기 증가할 것으로 예측된다. 본 연구는 변이 익형 개발의 선행 단계로 기본 익형에 대한 공력특성을 CFD 시뮬레이션을 통하여 예측하였다. 예측 값은 현실적 실험방법을 통하여 검증이 되어야 하며 이후 변이익형에 대한 예측과 설계가 가능하다.
Spraying operation is one of the most essential in an orchard management and it is also hazardous to human body. for automatic and unmanned spraying , an autonomous travelling vehicle is demanded. In this study, a telemeter was developed using infrared beam which could detect trunks and obstacles measure distance and direction from the vehicle travelling in the orchard. The telemeter system was composed of two infrared LED transmitters and receivers, a beam scanning device for continuous object detection , two rotary encoders for angle detector, and a beam level controller for uneven soil surface. The detected distance and direction signal s were sent to personal computer which made for the system display the angular and distance measurements through I/O board. According to a field test in an apple farm, the system detected up to 10m distance under 12 V of transmitted beam intensity, however, it was recommended that the proper beam transmit intensity be 7 v at the 10 m distance, because of the negative effect to human body at 12 V. The error rate of this system was 0.92 % when the actual distance was compared to measured one. The system was feasible at the small error rate. The developed telemeter system was an important part for autonomous travelling vehicle provided the real time object recognition . A direction control system could be constructed suing the system. It is expected that the system could greatly contribute to the development of autonomous farm vehicle.
In this study. a traveling control system was developed to transfer a machine without an operator in the working zone. The dimension of the system was modelized to design and construct smaller than that of real configuration of a greenhouse. For this system, the fixed path type was used to detect exact position during operating a manless machine. and the X-Y table actuator type to escape a unique path, which had the disadvantage in a fixed path type environment. Based on the results of this research the following conclusions were made : 1. This system used two screws to move toward horizontal direction, and a Plate to reach at any points in the working zone. 2. The software combined the functions of path selection and motor operation to control into one program. The path selection program was a menu driven program written in Visual Basic, and the motor operation program was written in Borland C++ for actuating motors. 3. The path-select mode of the program was used by selecting the desired paths, and the user path-create mode by selecting a random path in the path-selection program. 4. The system proved to be a reliable system for operating a manless machine, since accuracy and precision to reach the positions were less than 1%.
The objective of this research was to establish the estimation method of growth information on potato using Multi-Spectral Image Sensor (MSIS) and Global Positioning System (GPS). And growth estimation map for determining a prescription map over the entire field was generated. To determine the growth model, 10 ground-truth points of areas of $4m^2$ each were selected and investigated. The growth information included stem number, crop height and SPAD value. In addition, images information involving the ground-truth points were also taken by an unmanned helicopter, and reflectance value of Green, Red, and NIR bands were calculated with image processing. Then, growth status of potato was modeled by multi-regression analysis using these reflectance value of Green, Red, and NIR. As a result, potato growth information could be detected by analyzing Green, Red, and NIR images. Stem number, crop height and SPAD value could be estimated with $R^2$ values of 0.600, 0.657 and 0.747 respectively. The generated GIS map would describe variability of the potato growth in a whole field.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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