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

Dans le cadre de la thèse CIFRE de Danial Pour Arab, supervisée 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 tout-terrain de Technology & Strategy, nous présentons un article publié dans le célèbre Journal of Field Robotics. L'article présente les travaux acclamés de Danial Pour Arab explorant 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 réalisé au cours des deux dernières décennies pour mettre au point des systèmes autonomes précis permettant d'effectuer des tâches typiques sur le terrain, notamment la récolte, la tonte et la pulvérisation. L'un des principaux objectifs d'un système autonome en agriculture est d'améliorer l'efficacité tout en réduisant l'impact environnemental et les coûts. En raison de la nature de ces opérations, les approches de planification complète de la trajectoire de couverture (CCPP) jouent un rôle essentiel pour trouver une trajectoire optimale couvrant l'ensemble du champ tout en tenant compte de la topographie du terrain, des exigences opérationnelles et des caractéristiques des robots. L'objectif de cet article est de proposer une approche CCPP définissant les mouvements optimaux des robots mobiles sur un champ agricole. Dans un premier temps, une méthode basée sur l'exploration arborescente est proposée pour trouver toutes les solutions potentielles répondant à certaines contraintes prédéfinies. Deuxièmement, une méthode de vérification 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 des trajets non fonctionnels et le temps de trajet global. Pour explorer un large éventail de solutions possibles, notre approche est capable de prendre en compte plusieurs entrées pour le robot. Pour les champs de forme complexe, différentes lignes de division sont également prises en compte pour les diviser en polygones simples. Notre approche calcule également les zones de promontoire et les couvre automatiquement, ce qui entraîne un taux de couverture élevé du champ.

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