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김창조 (전남대학교) 손형일 (전남대학교)
저널정보
제어로봇시스템학회 제어로봇시스템학회 논문지 제어로봇시스템학회 논문지 제30권 제11호
발행연도
2024.11
수록면
1,198 - 1,205 (8page)
DOI
10.5302/J.ICROS.2024.24.0203

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The automation of agricultural systems is essential for improving productivity and ensuring sustainable food production, and the introduction of autonomous tractors represents a significant advancement in agricultural automation. In this paper, we propose a method for optimizing workspace partitioning based on a weighted Voronoi diagram for fleet of autonomous tractors. The proposed method (1) acquires an image through UAV (Unmanned Aerial Vehicle) for the entire workspace and generates a node map for partitioning the workspace. (2) To calculate the center point of the workspace to be partitioned on the generated node map, the center point is calculated using the 𝑘-means clustering algorithm. (3) The workspace is differentially partitioned through the voronoi diagram algorithm and the performance-based weights for each tractor. (4) In order to minimize the deviation of task time, the workspace partitioning is optimized by adjusting the weights to reflect their relative importance. The proposed approach was validated through simulation. A comparison of the results before and after the optimization reveals a reduction in task time deviation. The results of the study indicate that optimized partitioning of the workspace can significantly enhance the operational efficiency of fleet of autonomous tractors, thereby improving agricultural productivity.
#agricultural robot #weighted voronoi diagram #optimization #workspace partitioning

목차

Abstract
I. 서론
II. 가중치 보로노이 기반 작업 영역 분할 최적화
III. 경로 계획
IV. 시뮬레이션 및 결과
V. 결론
REFERENCES

참고문헌 (19)

참고문헌 신청
S. Xu and R. Rai, “Vision-based autonomous navigation stack for tractors operating in peach orchards,” Computers and Electronics in Agriculture, vol. 217, pp. 108558, 2024. doi: https://doi.org/10.1016/j.compag.2023.108558 google schola J. Lowenberg-DeBoer, K. Franklin, K. Behrendt, and R. Godwin, “Economics of autonomous equipment for arable farms,” Precision agriculture, vol.22, pp. 1992-2006, 2021. doi: https://doi.org/10.1007/s11119-021-09822-x google schola S. Park, C. W. Jeon, and H. J. Kim, “Development of variable look-ahead distance turning algorithm for autonomous tractor using a reinforcement learning approach,” Journal of Institute of Control, Robotics and Systems (in Korean), vol. 28, no. 11, pp. 964-972, 2022. doi: https://doi.org/10.5302/J.ICROS.2022.22.0155 google schola S. Baek, B. Kim, J. Lee, and H. Moon, “Real-time path planning algorithm based on ridge detection for solid-state LiDAR-based autonomous agricultural robot,” Journal of Institute of Control, Robotics and Systems (in Korean), vol. 28, no. 2, pp. 146-152, 2022. doi: https://doi.org/10.5302/J.ICROS.2022.21.0207 google schola C. Ju and H. I. Son, “Multiple UAV systems for agricultural applications: control, implementation, and evaluation,” Electronics, vol. 7, no. 9, pp. 619, 2018. doi: https://doi.org/10.3390/electronics7090162 google schola

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