Робот Vegebot для уборки листьев салата
Инженеры из Кембриджского университета разработали робота для сбора овощей, который может автономно идентифицировать и собирать листья салата, одну из наиболее требовательных у людей культур. Vegebot обучался с использованием алгоритма машинного обучения, который помог ему различать здоровые салаты, готовые к уборке, в различных погодных условиях.
Сбор урожая в сельском хозяйстве является одной из областей промышленности, в которой всегда использовались новые технологические достижения. Некоторые культуры, такие как пшеница или картофель, относительно легко собирать механическим способом в больших масштабах, но другие культуры все еще требуют кропотливого человеческого труда для сбора. Разработка автономной роботизированной системы для сбора овощей, таких как, например, огурец, оказалась невероятно сложной задачей.
Латук — еще одна сложная культура, которая до сих пор была устойчивой к автоматизации. Наряду с тем, что он растёт ровно до земли и нуждается в точной резке, площадь салата представляет собой новую проблему для зрения роботов, которое должно которое должно выделить лишь созревшую головку среди множества листьев.
«Каждое поле уникально, каждый салат отличается», — говорит соавтор исследования Саймон Биррелл, посвященный конкретным проблемам в разработке автономной системы сбора салата.
Первой и, пожалуй, самой сложной проблемой, которую инженеры должны были решить при разработке робота для сбора салата, было обучение системы идентификации здоровой головки салата в большом зеленом поле. Алгоритм машинного обучения был разработан, а затем обучен роботизированной системе, сначала на изображениях салатов, а затем на реальных экземплярах в лабораторных условиях. Затем система была переведена в реальные полевые условия, чтобы изучить внешний вид головки салата для сбора урожая в различных погодных условиях.
Вторая задача заключалась в том, чтобы создать способ, позволяющий роботу разрезать и подбирать каждый салат с точностью, необходимой для поддержания длины стебля в соответствии с коммерческими стандартами. Это включало в себя специально разработанную мягкую рукоятку со второй камерой рядом с режущим лезвием, чтобы гарантировать, что разрез будет гладким и в нужном месте.
Данная машина, получившая название Vegebot, продемонстрировала впечатляющие результаты идентификации с частотой успешной локализации, составляющей 91%. Система все еще нуждается в доработке, прежде чем ее можно будет полноценно использовать, поскольку все еще остается высокий показатель повреждений экземпляров при сборке, составляющим около 38 процентов. Исследователи отмечают, что эта степень повреждения означает, что значительный объем собранных салатов не соответствовал стандартам супермаркетов, однако они все еще оставались съедобными.
Усовершенствование
Еще одно препятствие, которое нужно преодолеть, — это скорость системы, при которой Vegebot в среднем нужно 32 секунды на произведение действий. Это намного медленнее, чем у обычного человека, но исследователи предполагают, что более легкие производственные материалы должны ускорить этот процесс. С другой стороны, такая система может сократить количество пищевых отходов, поскольку робот может выполнять несколько проходов на одном поле, собирая только те фрукты и овощи, которые он считает спелыми.
Текущие методы сбора урожая человеком, как правило, выполняют зачистку полей только один раз, что означает, что незрелые или не готовые плоды собираются и впоследствии выбрасываются. «Мы также собираем много данных о листьях салата, которые могут быть использованы для повышения эффективности, например, какие поля дают самые высокие урожаи», — говорит соавтор исследования Джози Хьюз. «Мы все еще должны ускорить нашего Vegebot до уровня, когда он мог бы конкурировать с человеком, но мы думаем, что роботы имеют большой потенциал в данном направлении».
разработан универсальный робот для ухода за садом / Хабр
Разработан универсальный робот-помощник, который может поливать зеленые насаждения, подстригать газон, отпугивать насекомых и птиц, обрабатывать сорняки гербицидами, а такжеПо аналогии с роботами-пылесосами разработчики создают умных садовников.
Эти роботы — помощники по уходу за территорией участка у загородного дома. Они «заточены» под выполнение конкретных узкопрофильных задач: полив растений, прополка грядок, подстригание газона. В идеале для выполнения комплекса работ на участке потребовался бы целый штат роботизированных устройств.
Однако в компании Whirly Max создали универсального робота, совмещающего в себе несколько амплуа. Робота назвали Yardroid. В его арсенале: автономное выполнение разных работ от стрижки газона и поливки грядок до уборки опавших листьев. Внешне робот напоминает мини-танк на гусеничном шасси.
Помимо прочего, в турели размещены насадки для удаления сорняков и вредителей под углом в 45 градусов. В задней части находятся резервуары для жидкости, насосы и двигатели.
Yardroid может разворачиваться на месте, преодолевать вертикальные препятствия высотой в 15 см и уклоны под 45 градусов.
Основные характеристики Yardroid
- Аккумулятор — 12 В, 100 Вт*ч.
- Привод на двойном двигателе, каждый двигатель приводит в движение одну гусеницу.
- Максимальная рабочая скорость — 4 км/ч.
- Максимальный диапазон — 8 км.
- Поддержание заряда до 4 часов.
- Вес — 8 кг без патронов.
- Габариты: длина — 65 см, ширина — 46 см, высота — 30 см.
- Объем резервуара для воды — 8 литров.
- Сопутствующий вентильный клапан функционирует от солнечной батареи в 5В.
- Радиус действия водяного пистолета — 10 метров.
- Производительность водяного пистолета — 4 л/мин.
- Частота кадров компьютерного зрения — 2 Гц.
- Поле зрения камеры — 150 градусов.
На что способен робот?
Выполняет функции газонокосильщика
Что именно делает? Благодаря ИИ и компьютерному зрению Yardroid самостоятельно ориентируется в пространстве без проводов или меток.
Из интересного, он не движется хаотичным образом, а тщательно планирует маршрут. Расчеты позволяют минимизировать затраченное на кошение время и создавать на траве замысловатые узоры. Управление роботом происходит через приложение, где можно регулировать высоту подстригаемого газона.Орошает растения
Как это происходит? Робот поможет поливать зеленые насаждения. С Yardroid можно уйти от неудобных капельных линий. Робот может распылять воду вертикально вверх и почти вертикально вниз. И удобно, что благодаря функции регулируемого напора, робот способен поливать любую нужную цель: далекую или дальнюю.
Не требует оператора для дозаправки водой
Почему? Аппарат автоматически заправляется водой, он может открывать и закрывать крышку резервуара. Используя автоматический вспомогательный вентиль, он самостоятельно заполняет баки для воды. Это решение лишает необходимости прибегать к помощи оператора.
Уничтожает сорняки
Как именно? Робот имеет резервуар объемом 1 л, которые заполняется специальным средством.
С помощью камеры и ИИ мини-танк самостоятельно распознает сорные растения. Тщательно отбирая только эти растения, аппарат экономно расходует уничтожитель сорняков.Ведет борьбу с вредителями
Каким образом это устроено? Робот обнаруживает и классифицирует вредителей в виде насекомых, птиц и животных. Защита от насекомых происходит благодаря целевому распылению соответствующего средства из бака. А крупных млекопитающих и птиц он может отпугивать мощным светодиодным фонариком или намеренно поливать водой.
Сдувает листья с дорожек
Камера и подсветка помогают роботу обнаруживать мусор на дрожках, тротуаре, траве. В турель встроен вентилятор, который сдувает листья с поверхностей, поддерживая их в чистоте.
Охраняет территорию
И последнее. Робот следит за окружающей средой. При обнаружении злоумышленников, он записывает происходящее на камеру и сохраняет материал в устройстве или в облаке. Внутри Yardroid установлен динамик.
Познакомьтесь с Ярбо, газонным роботом, который косит, сдувает снег и убирает листья
Роботы-газонокосилки существуют достаточно давно, чтобы стать чем-то обыденным, по сути выступая в качестве эквивалента вездесущего робота-пылесоса на заднем дворе (или на лужайке перед домом). Но для многих стрижка травы — это лишь один из аспектов ухода за газоном, который происходит только весной и летом. В остальное время года основными проблемами домовладельца являются сгребание листьев осенью и уборка снега зимой, что делает бесполезной даже самую лучшую газонокосилку-робот в течение полугода.
Но это было до того, как появился Ярбо. Теперь, собирая средства на Kickstarter (и уже разрушая свою цель, собрав более 2 миллионов долларов из цели в 50 000 долларов, а на момент написания статьи оставался 41 день), Yarbo представляет собой модульный умный дворовый робот, который действует не только как газонокосилка, но и как снегоуборщик и воздуходувка для листьев, когда этого требует сезон.
Yarbo
Это первый раз, когда мы видим такое многофункциональное интеллектуальное устройство для ухода за газоном, и это выглядит гораздо больше, чем уловка, так как Yarbo предлагает довольно впечатляющие характеристики в дополнение к своему устройству. инновационная универсальность. Робот не требует кабеля по периметру и остается в вашем дворе благодаря сочетанию навигационных технологий, включая RTK-GPS и навигацию по магнитному полю. Он также включает в себя подключение 4G LTE для управления и планирования на основе приложений, а также отслеживание устройства в режиме реального времени с помощью камеры с высоким разрешением.
Модуль газонокосилки обладает почти всеми функциями, которые вы ожидаете от газонокосилки-робота премиум-класса, например, интеллектуальным планированием маршрута, автоматическим обходом препятствий и двойной режущей декой с регулируемой высотой стрижки и самой большой шириной в отрасли.
Насадка для снегоуборщика сочетает в себе мощный шнек с крыльчаткой, способной выбрасывать снег на расстояние до 40 футов — вы можете установить как расстояние, так и направление сдуваемого снега.
Как и газонокосилка, снегоуборщик грамотно планирует маршруты и автоматически объезжает препятствия. Умная воздуходувка для листьев — еще одна новинка в отрасли — позволяет регулировать скорость и направление ветра и выбирать зоны обдува.
Независимо от того, какую насадку вы используете, Yarbo почувствует, когда она перестанет работать или когда уровень заряда батареи упадет до 5 процентов, и в это время она автоматически переместится на беспроводную зарядную площадку, чтобы подзарядиться. Также доступен аксессуар для прицепного устройства для крепления типов буксируемых помощников, которые вы видите на косилке для верховой езды, таких как детачер или подметальная машина.
Yarbo
Yarbo предлагает несколько пакетов для системы на Kickstarter, и если вы хотите пойти ва-банк со всеми тремя модулями, вы можете заплатить много и подождать некоторое время.
Но Ярбо не ограничивается только тремя модулями. Они стремятся полностью исключить человеческий фактор из ухода за газоном, планируя будущие приспособления для всего: от вспахивания и сбора пакетов до роботизированной руки, которая будет собирать какашки вашей собаки. Будущее — сегодня.
Ярбо
Джонни Брейсон Джонни Брейсон — помощник домашнего редактора Gear Patrol.
Робот на колесах измеряет угол наклона листьев, помогая выращивать более качественные растения кукурузы
Лиронг [email protected]
Мэтт Шипман[email protected]
Исследователи из Университета штата Северная Каролина и Университета штата Айова продемонстрировали автоматизированную технологию, способную точно измерять угол наклона листьев на растениях кукурузы в полевых условиях.
«Угол листьев растения по отношению к его стеблю важен, потому что угол наклона листьев влияет на эффективность фотосинтеза растения», — говорит Лиронг Сян, первый автор статьи о работе и доцент кафедры биологии. и сельскохозяйственное машиностроение в штате Северная Каролина. «Например, в кукурузе вы хотите, чтобы листья наверху были относительно вертикальными, а листья ниже по стеблю — более горизонтальными. Это позволяет растению получать больше солнечного света. Исследователи, занимающиеся селекцией растений, следят за такой архитектурой растений, потому что она дает информацию для их работы.
«Однако обычные методы измерения углов листьев включают измерение листьев вручную с помощью транспортира, что занимает много времени и сил», — говорит Сян. «Мы хотели найти способ автоматизировать этот процесс — и мы это сделали».
Новая технология, называемая AngleNet, состоит из двух ключевых компонентов: аппаратного и программного обеспечения.
Аппаратура в данном случае представляет собой роботизированное устройство, установленное на колесах. Устройство управляется вручную и достаточно узкое, чтобы перемещаться между рядами культур, расстояние между которыми составляет 30 дюймов (стандартная ширина, используемая фермерами). Само устройство состоит из четырех рядов камер, каждая из которых установлена на разной высоте для захвата разного уровня листьев на окружающих растениях. Каждый уровень включает в себя две камеры, что позволяет снимать стереоскопические изображения листьев и позволяет выполнять 3D-моделирование растений.
Когда устройство направляется вниз по ряду растений, оно запрограммировано на захват нескольких стереоскопических изображений на разных высотах каждого растения, мимо которого оно проходит.
Все эти визуальные данные передаются в компьютерную программу, которая затем вычисляет угол наклона листьев каждого растения на разной высоте.
«Для селекционеров важно знать не только угол наклона листьев, но и то, как далеко эти листья находятся над землей», — говорит Сян. «Это дает им информацию, необходимую для оценки распределения углов листьев для каждого ряда растений. Это, в свою очередь, может помочь им идентифицировать генетические линии, обладающие желательными или нежелательными чертами».
Чтобы проверить точность AngleNet, исследователи сравнили измерения угла листьев, сделанные роботом на кукурузном поле, с измерениями угла листьев, сделанными вручную с использованием традиционных методов.
«Мы обнаружили, что углы, измеренные AngleNet, были в пределах 5 градусов от углов, измеренных вручную, что находится в допустимых пределах погрешности для целей селекции растений», — говорит Сян.
«Мы уже работаем с некоторыми учеными-агрономами, чтобы использовать эту технологию, и мы надеемся, что большее количество исследователей будет заинтересовано в использовании этой технологии для своей работы.
В конечном счете, наша цель — помочь ускорить исследования в области селекции растений, которые повысят урожайность».
Статья «Роботизированное определение угла наклона листа в полевых условиях и характеристика растений кукурузы с использованием стереозрения и глубоких сверточных нейронных сетей» опубликована в открытом доступе в Journal of Field Robotics . Ответственным автором статьи является Ли Танг, профессор сельскохозяйственной и биосистемной инженерии в штате Айова. Документ был написан в соавторстве с Цзиньяо Гаем из штата Айова и Университета Гуанси; Инь Бао из Университета штата Айова и Обернского университета; и Цзяньмин Ю и Патрик Шнабл из штата Айова. Работа выполнена при поддержке Национального научного фонда по гранту № 1625364; и из Института наук о растениях в штате Айова.
-shipman-
Примечание для редакторов: Резюме исследования следует.
«Роботизированное определение угла наклона листьев в полевых условиях и характеристика растений кукурузы с использованием стереозрения и глубоких сверточных нейронных сетей»
Авторы : Lirong Xiang, Университет штата Северная Каролина и Университет штата Айова; Jingyao Gaia, Университет штата Айова и Университет Гуанси; Инь Бао, Университет штата Айова и Университет Оберн; Цзяньмин Юэ, Патрик С.
Шнабли и Ли Тан, Университет штата Айова
Опубликовано : 27 февраля Journal of Field Robotics
DOI : 10.1002/rob.22166
Abstract: 9006 3 Кукуруза (Zea mays L.) – одна из трех основных зерновых культур в мир. Угол наклона листьев является важным архитектурным признаком сельскохозяйственных культур из-за его существенной роли в поглощении света пологом и, следовательно, эффективности фотосинтеза. Традиционно угол листа измеряли с помощью транспортира, что является медленным и трудоемким процессом. Эффективное измерение угла листа в полевых условиях с помощью визуализации затруднено из-за плотности листа в кроне и возникающих в результате окклюзии. Однако достижения в области технологий обработки изображений и машинного обучения предоставили новые инструменты для получения и анализа изображений, которые можно использовать для характеристики угла листа с использованием трехмерных (3D) моделей выращенных в полевых условиях растений.
В этом исследовании PhenoBot 3.0, роботизированное транспортное средство, предназначенное для перемещения между парами агрономически разнесенных рядов культур, было оснащено несколькими ярусами камер PhenoStereo для захвата боковых изображений растений кукурузы в поле. PhenoStereo — это специализированный модуль стереокамеры со встроенным стробоскопическим освещением для высокоскоростного получения стереоскопического изображения в различных условиях наружного освещения. Конвейер автоматизированной обработки изображений (AngleNet) был разработан для измерения углов незакрытых листьев. В этом конвейере была предложена новая форма представления угла листа в виде тройки ключевых точек. В конвейере используются сверточные нейронные сети для определения угла каждого листа в двумерных изображениях и подходы трехмерного моделирования для извлечения количественных данных из реконструированных моделей. Удовлетворительные точности по коэффициенту корреляции (r) и средней абсолютной ошибке (MAE) были достигнуты для угла наклона листьев (r>0,87, MAE<5°) и высоты междоузлий (r>0,9).