Info
Meny
English
Logg inn
Søk etter prosjekter, resultater og personer
Søk etter prosjekter, resultater og personer
Historikk
Cristin-resultat-ID:
1846881
Sist endret:
10. februar 2021, 12:08
NVI-rapporteringsår:
2020
Resultat
Vitenskapelig artikkel
2020
Autonomous Crop Row Guidance Using Adaptive Multi-ROI in Strawberry Fields
Vignesh Raja Ponnambalam
Marianne Bakken
Richard Moore
Jon Glenn Omholt Gjevestad
og
Pål Johan From
Tidsskrift
Tidsskrift
Sensors
ISSN 1424-8220
e-ISSN 1424-8220
NVI-nivå 1
Finn i kanalregisteret
Om resultatet
Om resultatet
Vitenskapelig artikkel
Publiseringsår: 2020
Volum: 20
Hefte: 18
Artikkelnummer: 5249
Open Access
Lenker
Lenker
original online (doi)
https://doi.org/10.3390/s20185249
Institusjonsarkiv
hdl.handle.net/11250/2756446
Importkilder
Importkilder
Scopus-ID: 2-s2.0-85090783956
Beskrivelse
Beskrivelse
Engelsk
Tittel
Autonomous Crop Row Guidance Using Adaptive Multi-ROI in Strawberry Fields
Sammendrag
Automated robotic platforms are an important part of precision agriculture solutions for sustainable food production. Agri-robots require robust and accurate guidance systems in order to navigate between crops and to and from their base station. Onboard sensors such as machine vision cameras offer a flexible guidance alternative to more expensive solutions for structured environments such as scanning lidar or RTK-GNSS. The main challenges for visual crop row guidance are the dramatic differences in appearance of crops between farms and throughout the season and the variations in crop spacing and contours of the crop rows. Here we present a visual guidance pipeline for an agri-robot operating in strawberry fields in Norway that is based on semantic segmentation with a convolution neural network (CNN) to segment input RGB images into crop and not-crop (i.e., drivable terrain) regions. To handle the uneven contours of crop rows in Norway’s hilly agricultural regions, we develop a new adaptive multi-ROI method for fitting trajectories to the drivable regions. We test our approach in open-loop trials with a real agri-robot operating in the field and show that our approach compares favourably to other traditional guidance approaches.
Vis
fullstendig beskrivelse
Bidragsytere
Bidragsytere
Vignesh Raja Ponnambalam
Forfatter
ved Institutt for maskinteknikk og teknologiledelse ved Norges miljø- og biovitenskapelige universitet
Marianne Bakken
Forfatter
ved Smart Sensors and Microsystems ved SINTEF AS
Forfatter
ved Institutt for maskinteknikk og teknologiledelse ved Norges miljø- og biovitenskapelige universitet
Richard James Donald Moore
Bidragsyterens navn vises på dette resultatet som Richard Moore
Forfatter
ved Smart Sensors and Microsystems ved SINTEF AS
Jon Glenn Omholt Gjevestad
Forfatter
ved Institutt for geomatikk ved Norges miljø- og biovitenskapelige universitet
Pål Johan From
Forfatter
ved Institutt for maskinteknikk og teknologiledelse ved Norges miljø- og biovitenskapelige universitet
1
-
5
av
5