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저자정보
양창주 (국립농업과학원) 원진호 (국립농업과학원) 김국환 (농촌진흥청) 권경도 (국립농업과학원) 김경철 (국립농업과학원) 홍영기 (국립농업과학원)
저널정보
한국통신학회 한국통신학회논문지 한국통신학회논문지 제46권 제11호
발행연도
2021.11
수록면
2,088 - 2,099 (12page)
DOI
10.7840/kics.2021.46.11.2088

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본 논문에서는 배 과수원에서 LiDAR를 이용하여 과수의 재식 조건을 고려한 분사 제어가 가능하도록 고효율 알고리즘을 제안하였다. 사과 과수원을 대상으로 개발한 선행 연구에서는 과수 체적 데이터의 수직 분포 상태를 고려하여 인식 영역을 정의하고 노즐별 분사를 제어하였다. 또한, 분사된 농약이 안개 같은 상태가 되어 LiDAR에 인식되는 문제를 해결하기 위해 순차 지연 기법을 활용하였다. 그러나 배 과수원의 경우, 사과와는 다른 재식 방법을 사용하기 때문에 센서로부터 인식되는 과수 체적 데이터의 분포 상태가 달라진다. 이와같이 달라진 과수원의 물리적 특성과 방제기 노즐의 구조적 특성을 고려하여 과수 유무 인식 알고리즘을 보완하기 위해 현장 데이터를 분석하고 인식영역을 정의하는 방식과 분사 영역별 인식하는 알고리즘을 개선하였다. 인식된 과수 데이터의 인식 영역별 분포상태 값 메모리에 가우시안 필터 기반 시뮬레이션을 수행하여 타당성을 검증하고, 분사 노즐을 제어하기 위한 신호의 정확도를 향상시킬 수 있는 방법을 제안하였다.
#지능형 농기계 #가우시안 필터 #분사제어 #라이다 #방제기 #과수원 #Intelligent Farm Machinery #Gaussian filter #Spray control #LiDAR #Speed sprayer #Orchard

목차

요약
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 연구수행방법
Ⅲ. 시뮬레이션
Ⅳ. 실험 결과
Ⅴ. 결론
References

참고문헌 (11)

참고문헌 신청
Ministry of Agriculture, Food and Rural Affairs, “Agricultural Machinery Ownership Status,” Sep. 2021. google schola Korean Rural Economic Institute, “A Plan to Establish Precision Agricultural System to Enhance Agricultural Competitiveness,” May 2021. google schola Korean Statistical Information Service, “Results of the 2020 Census on Agriculture, Forestry and Fisheries,” Apr. 2021. google schola Rural Development Administration, “Investigation of diseases and damages in the work of farmers,” 2019. google schola K. Seo, D. Kim, G. Bae, and S. Park, “Development of tree recognition algorithm for low pesticide control,” Conf. Korean Soc. for Precision Eng., vol. 17, p. 365, 2017. google schola

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