Percepção baseada em LiDAR para robôs agrícolas autônomos

• Processo: 18/10894-2
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Doutorado Direto
• Data de Início da vigência: 01 de março de 2019
• Data de Término da vigência: 28 de fevereiro de 2021
• Área de conhecimento: Engenharias - Engenharia Mecânica
• Pesquisador responsável: Marcelo Becker
• Beneficiário: Vitor Akihiro Hisano Higuti
• Instituição Sede: Escola de Engenharia de São Carlos (EESC). Universidade de São Paulo (USP). São Carlos , SP, Brasil
• Vinculado ao auxílio: 13/07276-1 - CEPOF - Centro de Pesquisa em Óptica e Fotônica, AP.CEPID
• Assunto(s): Robótica Automação Mecatrônica LIDAR Robôs autônomos Navegação de robôs Percepção Lavoura Milho Soja
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: Lidar | percepção | Robótica agrícola | Robótica móvel | Robótica, Automação e Mecatrônica

Resumo

Robôs terrestres leves têm mostrado cada vez mais seu potencial para enfrentar tarefas agrícolas que exigem mão-de-obra humana que consome tempo, limitadas em detalhamento ou cobertura de área. Por exemplo, robôs autônomos capazes de atravessar com segurança a terra cultivada poderiam levar vários dispositivos para coletar informações sobre o solo ou até mesmo de cada planta. No entanto, uma navegação autônoma confiável ainda é um desafio. Um robô precisa lidar com o dinamismo do campo agrícola, além de obstáculos imprevisíveis, e.g. humanos, animais e máquinas. Em particular, os campos de milho e soja apresentam dificuldades devido ao modo padrão de cultivo: faixas estreitas (menos de um metro) que se tornam ainda menos visíveis nos estágios posteriores devido à densa cobertura e espalhamento de folhas. Essas condições influenciam fortemente os sensores, provocando frequentes oclusões, erros de leitura e colocando-os em situações fora de sua região de trabalho. Portanto, este projeto propõe o desenvolvimento de um subsistema de percepção que filtra, classifica e converte matematicamente as leituras brutas dos sensores em um compacto fluxo de conhecimento para navegação autônoma confiável. Para fazer isso, o dispositivo central é um Hokuyo UTM30-LX LiDAR, cujas varreduras 2-D serão colocadas no espaço 3-D com a ajuda de dados de IMU e odometria. Usando a percepção proposta como a entrada de métodos de navegação autônomos, o subsistema será avaliado com extensos experimentos de campo em lavouras de milho e soja. (AU)

Publicações científicas

(Referências obtidas automaticamente do Web of Science e do SciELO, por meio da informação sobre o financiamento pela FAPESP e o número do processo correspondente, incluída na publicação pelos autores)

ARAUJO, GABRIEL L.; JORGE, ID E. FILHO; HIGUTI, VITOR A. H.; BECKER, MARCELO; DASILVA, BMF; TODT, E; NASCIMENTO, TP; DOSSANTOS, DH; CURVELO, CDF; FABRO, JA. A New Approach of Monocular Visual Odometry to Trajectory Estimation Within a Plantation. 2021 LATIN AMERICAN ROBOTICS SYMPOSIUM / 2021 BRAZILIAN SYMPOSIUM ON ROBOTICS / 2021 WORKSHOP OF ROBOTICS IN EDUCATION (LARS-SBR-WRE 2021), v. N/A, p. 6-pg., 2021-01-01. (20/11089-6, 20/10533-0, 18/10894-2, 13/07276-1)

Publicações acadêmicas

(Referências obtidas automaticamente das Instituições de Ensino e Pesquisa do Estado de São Paulo)

HIGUTI, Vitor Akihiro Hisano. Percepção baseada em LiDAR 2D para movimentação autônoma embaixo da folhagem de pequenos robôs terrestres em faixas estreitas de plantações agrícolas. 2021. Tese de Doutorado - Universidade de São Paulo (USP). Escola de Engenharia de São Carlos (EESC/SBD) São Carlos.