A collaborative control protocol for agricultural robot routing with online adaptation
A collaborative control protocol for agricultural robot routing with online adaptation
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一种在线自适应农业机器人路径协作控制协议
DOI：
10.1016/j.cie.2019.06.037
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发表时间：
2019
影响因子：
7.9
通讯作者：
Nof, Shimon Y.
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Dusadeerungsikul, Puwadol Oak;Nof, Shimon Y.
作物的胁迫是精准农业的主要关注点之一，因为它表明植物出现疾病和损害。及早检测植物的胁迫状况至关重要。能够监测植物状况的系统是一个理想的解决方案。在这项工作中，协作控制理论被用来构建一个新的系统，ARS（农业机器人系统），它同步人类、移动机器人和一组可变的传感器，以有效地执行监控和检测任务。该系统的关键协议结合了路由算法、自适应搜索算法和协作控制框架，已经开发和验证，并在本文中介绍。通过使用温室作为案例研究结构，该协议使用遗传算法路由机器人访问采样位置。此外，搜索算法可以以作物胁迫的预测特征为指导，这些胁迫可以根据阳光、气流方向和其他已知条件传播到其他植物。基于仿真实验，结果具有统计意义：（1）与不使用该路由算法的监测相比，该路由算法使现有受胁迫植物的成功检测数量增加了45.77%。 (2)与没有自适应搜索算法的系统相比，自适应搜索算法将应激植物的成功检测数量提高了71.88%。 (3) 与没有协作控制框架的系统相比，本研究开发的新协议产生了最高的机器人整体效率。
Stress in crops is one of the major concerns in precision agriculture because it indicates the emergence of disease and damage in plants. Detecting the stress condition of a plant early is critical. A system that can monitor the condition of plants is a desirable solution. In this work, Collaborative Control Theory is utilized to construct a new system, ARS (agricultural robotic system) which synchronizes humans, a mobile robot, and a variable set of sensors to effectively perform the monitoring and detection tasks. A key protocol for that system, which combines routing algorithm, adaptive search algorithm, and collaboration control framework has been developed and validated, and is presented in this article. By using greenhouse as a case study structure, the protocol routes a robot to visit the sampled locations by using a genetic algorithm. In addition, the search algorithm can be guided by the predictive characteristics of the crops’ stress, which can spread to other plants according to sunlight, airflow direction, and other known conditions. Based on simulation experiments, the results indicate with statistical significance that (1) the routing algorithm increases the number of successful detections of existing stressed plants by 45.77% compared to monitoring without this routing algorithm. (2) The adaptive search algorithm improves the number of successful detections of stressed plants by 71.88% compared to a system without the adaptive search algorithm. (3) The new protocol developed in this research yields the highest overall robotic efficiency, compared with a system without collaborative control framework.
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