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

Bidragsytere:
  • Vignesh Raja Ponnambalam
  • Marianne Bakken
  • Richard Moore
  • Jon Glenn Omholt Gjevestad og
  • Pål Johan From

Tidsskrift

Sensors
ISSN 1424-8220
e-ISSN 1424-8220
NVI-nivå 1

Om resultatet

Vitenskapelig artikkel
Publiseringsår: 2020
Volum: 20
Hefte: 18
Artikkelnummer: 5249
Open Access

Importkilder

Scopus-ID: 2-s2.0-85090783956

Beskrivelse Beskrivelse

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.

Bidragsytere

Vignesh Raja Ponnambalam

  • Tilknyttet:
    Forfatter
    ved Institutt for maskinteknikk og teknologiledelse ved Norges miljø- og biovitenskapelige universitet

Marianne Bakken

  • Tilknyttet:
    Forfatter
    ved Smart Sensors and Microsystems ved SINTEF AS
  • Tilknyttet:
    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
  • Tilknyttet:
    Forfatter
    ved Smart Sensors and Microsystems ved SINTEF AS

Jon Glenn Omholt Gjevestad

  • Tilknyttet:
    Forfatter
    ved Institutt for geomatikk ved Norges miljø- og biovitenskapelige universitet

Pål Johan From

  • Tilknyttet:
    Forfatter
    ved Institutt for maskinteknikk og teknologiledelse ved Norges miljø- og biovitenskapelige universitet
1 - 5 av 5