I-Weed Robot: a robot for a specific spraying
I-Weed Robot : un robot autoguidé pour un désherbage localisé
Résumé
We present the development of an autonomous robot, called I-Weed Robot (Intelligent Weed Robot), which aims at reducing herbicides in crop fields (maize, sunflower…). Using a high precision positioning signal (RTK) to locate the robot in the field, a Kalman filter and a proportional-integral-derivative controller (PID controller) allows adjusting the orientation and the speed of the robot depending on a predefined trajectory. As for the specific spraying system, a commercial system is used (weedseeker, Trimble) where the plant detection is obtained by an optical sensors just before to spray specifically on them. The performance of the guidance algorithm using numerical simulations (virtual trajectory) is assessed and its robustness is tested for different noisy signals (GPS, DGPS and RTK). Although the simulations demonstrate that algorithm is reliable, further research in field conditions is necessary to confirm the promising results.
Nous présentons la conception et réalisation d’un nouveau robot autonome, appelé I-Weed Robot (Intelligent Weed Robot). Cette mini-plateforme mobile a pour objectif de réaliser un désherbage chimique localisé pour des parcelles cultivées (expérimentales ou non). C’est à l’aide d’un signal de positionnement de haute précision (RTK ) que ce robot se localise dans la parcelle. En comparant la trajectoire pré-enregistrée à à celle obtenue en temps réel, la direction et la vitesse du robot sont ajustées à l’aide d’un filtre de Kalman et d’un correcteur Proportionnel Intégrateur Dérivé (PID). Pour la pulvérisation localisée, nous utilisons un système commercial (weedseeker, Trimble) qui permet en temps réel de pulvériser uniquement sur les plantes après avoir identifié les plantes du sol grâce à un système de composants optoélectroniques. Les performances et la robustesse de l’algorithme de navigation sont testées en utilisant des trajectories virtuelles et en dégradant le signal GPS avec trois niveaux de bruits (GPS, DGPS et RTK). Bien que ces résultats simulés démontrent la fiabilité de l’algorithme de guidage, des tests en parcelles expérimentales doivent être réalisés.