Yufei LIU, Noboru NOGUCHI, Hiroshi OKAMOTO, Kazunobu ISHII

Tarımsal Robot Uygulamaları için Küçük Boyutlu ve Düşük Maliyetli Konum Ölçüm Ünitesinin Geliştirilmesi

Bu çalışmanın amacı; hafif, küçük boyutlu ve uygun maliyetli tarımsal robot uygulamaları için konum ölçümlerini sağlayan küçük boyutlu ve düşük maliyetli bir ünitenin geliştirilmesidir. Konum ölçüm ünitesi; bir elektronik kontrol ünitesi (ECU), bir jiroskop ile küçük boyutlu ve düşük maliyetli atalet ölçüm ünitesi (IMU) içeren bir ivmeölçerden oluşmaktadır. Tek bir sensörün ölçüm sınırlamalarından kaçınmak amacıyla, sensör birleştirmeleri için otomatik ayarlı bir tamamlayıcı filtre ve Kalman filtresi ele alınmış ve karşılaştırılmıştır. Karşılaştırmada, açı kaymasının önlenmesi ve dinamik özelliklerin muhafazası bakımından Kalman filtresinin, özellikle dinamik hareket nedeniyle önemli avantaja sahip olduğu ortaya çıkmıştır. Sonuçlar havacılıkta kullanılan yüksek hassasiyetli bir fiber optik jiroskop (FOG) ile karşılaştırıldığında, Kalman filtresi tarafından belirlenen statik açı kayması sonuçlarının FOG’un performansına yaklaşıldığını göstermiştir. Tarla denemelerinde, geliştirilen konum ölçüm ünitesinin dinamik karakteristiği FOG’un performansına yakın bulunmuştur. Bulunan bu sonuçlar; tarımsal amaçlı kullanılan insansız hava araçları (dronlar), sera robotları, hasat robot kolları gibi hafif, küçük boyutlu ve uygun maliyetli tarımsal robot uygulamaları için kabul edilebilir bir hassasiyettir.

Development of a Small-sized and Low-cost Attitude Measurement Unit for Agricultural Robot Application

The objective of this study was to develop a small-sized and low-cost unit to provide attitude measurements for lightloaded, small-sized and cost effective agricultural robot application. The attitude measurement unit comprised an electronic control unit (ECU) and a gyroscope and an accelerometer within a small-sized and low-cost IMU. In order to avoid the measurement limitations of a single sensor, a self-adaptive complementary filter and a Kalman filter were discussed and compared for sensor fusion. By comparison, in respect of preventing angle drift and maintaining dynamic characteristics, the Kalman filter has the significant advantage, especially in dynamic motion. In the comparison with a highly precise aviation-level fiber optic gyroscope (FOG), the results showed that the static angle drift was restrained by Kalman filter which reached the performance of the FOG. And in the series of farm experiments, the dynamic characteristic of the developed attitude measurement unit is close to the FOG performance in the sub-degree level. This is an acceptable accuracy for light-loaded, small-sized and cost effective agricultural robot application such as agriculture drone, greenhouse robots, harvesting robot arm and so on.

PDF

___

Zhang Z, Noguchi N, Ishii K, Yang L & Zhang C (2013). Development of a robot combine harvester for wheat and paddy harvesting. 5th IFAC Conference on BioRobotics, 27-29 March, Sakai, Japan, pp. 45-48
St-Pierre M & Gingras D (2004). Comparison between the unscented Kalman filter and the extended Kalman filter for the position estimation module of an integrated navigation information system. 2004 IEEE Intelligent Vehicles Symposium, 14-17 June, Parma, pp. 831-835
Robinson L (2012). Think smart and small for the future of crop protection. Retrieved in May, 10, 2016 from http://www.fwi.co.uk/articles/26/06/2012/133520/ think-smart-and-small-for-the-future-of-cropprotection.htm
Noguchi N, Reid J F, Zhang Q, Will J D & Ishii K (2001). Development of robot tractor based on RTK-GPS and gyroscope. ASAE Annual Meeting, 29 July-1 August, Sacramento, Paper No: 011195
Kise M, Noguchi N, Ishii K & Terao H (2001). Development of agricultural autonomous tractor with an RTK-GPS and a FOG. Proceedings of the 4th IFAC Symposium on Intelligent Autonomous Vehicles, 5-7 September, Sapporo, pp. 103-108
Kalman R E (1960). A new approach to linear filtering and prediction problems. Transactions of the ASMEJournal of Basic Engineering 82(Series D): 35-45
Inoue K, Nii K & Zhang Y (2009). Tractor guidance system for farm work using DGPS and gyroscope. Journal of Robotics and Mechatronics 21(3): 394-402
Colton S (2007). The balance filter. Retrieved in May, 15, 2016 from http://web.mit.edu/first/segway/#how
Chen J, Lee S & Debra D B (1994). Gyroscope free strapdown inertial measurement unit by six linear accelerometers. Journal of Guidance, Control and Dynamics 17(2): 286-290