Planification de trajectoire à couverture complète pour les robots agricoles à roues

Dans le cadre de la thèse CIFRE de Danial Pour Arab, encadrée par Caroline Essert du laboratoire IMAGES de l'Université de Strasbourg, et Matthias Spisser, responsable de l'innovation au sein de la division des applications autonomes offroad de Technology & Strategy, nous présentons un article publié dans le célèbre Journal of Field Robotics. L'article présente le travail acclamé de Danial Pour Arab qui explore des solutions efficaces permettant aux robots agricoles d'effectuer des tâches agricoles dans une parcelle prédéfinie.

Dans l'industrie agricole, un effort évolutif a été fait au cours des deux dernières décennies pour réaliser des systèmes autonomes précis afin d'effectuer des tâches typiques dans les champs, y compris la récolte, le fauchage et la pulvérisation. L'un des principaux objectifs d'un système autonome dans l'agriculture est d'améliorer l'efficacité tout en réduisant l'impact sur l'environnement et les coûts. En raison de la nature de ces opérations, les approches de planification de trajectoire à couverture complète (CCPP) jouent un rôle essentiel pour trouver une trajectoire optimale qui couvre l'ensemble du champ tout en tenant compte de la topographie du terrain, des exigences de l'opération et des caractéristiques du robot. L'objectif de cet article est de proposer une approche CCPP définissant les mouvements optimaux des robots mobiles sur un champ agricole. Tout d'abord, une méthode basée sur l'exploration des arbres est proposée pour trouver toutes les solutions potentielles satisfaisant certaines contraintes prédéfinies. Ensuite, une méthode de contrôle de similarité et de sélection des solutions optimales est proposée pour éliminer les solutions similaires et trouver les meilleures solutions. Les objectifs d'optimisation sont de maximiser la zone de couverture et de minimiser les chevauchements, la longueur du chemin non fonctionnel et le temps de déplacement total. Pour explorer un large éventail de solutions possibles, notre approche est capable d'envisager plusieurs entrées pour le robot. Pour les champs de forme complexe, différentes lignes de division pour les diviser en polygones simples sont également envisagées. Notre approche calcule également les zones de fourrière et les couvre automatiquement, ce qui permet d'obtenir un taux de couverture élevé du champ.

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