Authors

Abstract

To address the challenges and needs of the CEA (Controlled Environment Agriculture) farms, a complex and multi-purpose sensor robotic platform was developed. The objective was to solve the problem of providing a complete set of visual and numeric information in regards to operational environment and specific points of interest within the environment. In this article, an experimental sensor robotic platform model was constructed and tested by integrating technologies such as LiDAR (Light Detection and Ranging) mapping via ROS (Robot Operating System), point-cloud, RGB and IR imaging and image processing algorithms developed with OpenCV (Open Computer Vision) libraries. Real-time control and environment assessment were achieved by integrating an internet access point within the structure of the experimental model. Experiments show that a multi-sensory integration and operation can be successfully achieved within a compact and energy efficient robotic platform, reaching six hours of autonomy The LiDAR-based experiments show that the proposed system can achieve a ±7 mm mapping precision, greatly enhancing the operation within the environment. Furthermore, the RGB, IR imaging, point-cloud and image processing algorithms proved to optimize the assessment and monitoring operations by providing valuable and precise visual information. The final results show that the proposed solution has great performance in controlled environments and can improve the safety and overall efficiency of CEA farms and related environments.

Abstract in Romanian

Pentru a răspunde provocărilor și nevoilor identificate în cadrul fermelor de tip CEA (Agricultura în mediu controlat) a fost dezvoltată o platformă senzorială robotică multi-scop. Obiectivul principal este a fost ca soluția propusă să ofere operatorilor un set complet de informații vizuale și numerice în raport cu mediul în care operează platforma robotică. În cadrul acestui articol, este prezentată proiectarea și testatarea unui model experimental de platformă senzorială integrând tehnologii de vârf, precum cartografiere 2D prin intermediul LiDAR și ROS, imagistică point-cloud, RGB și IR și algoritmi de procesare de imagine prin intermediul bibliotecilor software OpenCV. Prin conectarea platformei robotice la internet, este posibilă accesarea acesteia de la distanță și controlul și monitorizarea în timp real a mediului de operare. Încercările realizate indică faptul că operarea și implementarea unei varietăți de senzori pot fi integrate cu succes într-o platforma senzorială robotică compactă și eficientă energetic, prezentând o autonomie de până la șase ore. Încercările cu modulul LiDAR au dovedit faptul că sistemul are o precizie de cartografiere de ±7 mm, îmbunătățind operarea în mediile vizate. În plus, imagistica RGB, IR, point cloud și algoritmii de procesare a imaginilor au dovedit faptul că îmbunătățesc considerabil operațiunile de monitorizare și evaluare prin furnizarea de informații vizuale de mare precizie. Rezultatul final arată faptul că soluția propusă prezintă performanțe ridicate în eficientizarea fermelor de tip CEA și a mediilor conexe.