Integração de sensores para localização e mapeamento simultâneos em fruticultura.
RESUMO - A automação na agricultura consiste na utilização de tecnologias em processos operacionais na produção agrícola, como no monitoramento automatizado de safra, que se faz necessário por possibilitar a maximização do rendimento da colheita enquanto diminui custos. Visando o uso da robótica para tais tarefas, o sistema de localização e mapeamento simultâneos é empregado para auxiliar a navegação segura dos robôs no ambiente agrícola enquanto é realizado um mapeamento tridimensional. Contudo, métodos baseados em sensores visuais tendem a acumular erros ao longo do tempo, comprometendo seu uso. À vista disso, neste estudo preliminar descrevemos como a integração de sensores, através de grafo de fatores, é capaz de otimizar os resultados, obtendo modelos fidedignos de talhões em vinhedos. A partir da biblioteca GTSAM, está sendo desenvolvida uma solução que utiliza dados de câmera, de GPS e de IMU simultaneamente, e também faz uso de otimizadores capazes de diminuir erros acumulados. Espera-se que a integração dos sensores mencionados seja capaz de amenizar o problema relatado, ao ponto do sistema ser considerado livre da influência de tal distúrbio.
| Main Authors: | , , |
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| Other Authors: | |
| Format: | Anais e Proceedings de eventos biblioteca |
| Language: | Portugues pt_BR |
| Published: |
2021-10-07
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| Subjects: | SLAM, Grafo de fatores, Odometria visual, Integração de sensores, Automação na agricultura, Factor graph, Visual odometry, Sensor integration, Viticultura, Viticulture, |
| Online Access: | http://www.alice.cnptia.embrapa.br/alice/handle/doc/1135136 |
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| Summary: | RESUMO - A automação na agricultura consiste na utilização de tecnologias em processos operacionais na produção agrícola, como no monitoramento automatizado de safra, que se faz necessário por possibilitar a maximização do rendimento da colheita enquanto diminui custos. Visando o uso da robótica para tais tarefas, o sistema de localização e mapeamento simultâneos é empregado para auxiliar a navegação segura dos robôs no ambiente agrícola enquanto é realizado um mapeamento tridimensional. Contudo, métodos baseados em sensores visuais tendem a acumular erros ao longo do tempo, comprometendo seu uso. À vista disso, neste estudo preliminar descrevemos como a integração de sensores, através de grafo de fatores, é capaz de otimizar os resultados, obtendo modelos fidedignos de talhões em vinhedos. A partir da biblioteca GTSAM, está sendo desenvolvida uma solução que utiliza dados de câmera, de GPS e de IMU simultaneamente, e também faz uso de otimizadores capazes de diminuir erros acumulados. Espera-se que a integração dos sensores mencionados seja capaz de amenizar o problema relatado, ao ponto do sistema ser considerado livre da influência de tal distúrbio. |
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