Illinois-afgrøde-tæller robot får top anerkendelse på førende robotik konference

Dagens afgrødeavlere forsøger at øge udbyttet, samtidig med at de forbereder afgrøder til at modstå hårdt vejr og skiftende klimaer. At lykkes, de skal lokalisere gener til højtydende, hårdføre egenskaber i afgrødernes DNA. En robot udviklet af University of Illinois til at finde disse ordsprogede nåle i høstakken blev anerkendt af den bedste systempapirpris på Robotics:Science and Systems, den fremtrædende robotteknologi, der blev afholdt i sidste uge i Pittsburgh.

"Der er et reelt behov for at fremskynde avl for at imødekomme den globale madefterspørgsel, "sagde hovedforsker Girish Chowdhary, en assisterende professor i feltrobotik i Department of Agricultural and Biological Engineering og Coordinated Science Lab i Illinois. "I Afrika, befolkningen vil mere end fordoble sig i 2050, men i dag er udbyttet kun en fjerdedel af deres potentiale. "

Afgrødeavlere kører massive eksperimenter, der sammenligner tusindvis af forskellige sorter, eller sorter, afgrøder over hundredvis af hektar og måler vigtige egenskaber, som plantens fremkomst eller højde, med hånden. Opgaven er dyr, tidskrævende, forkert, og i sidste ende utilstrækkelig - et team kan kun manuelt måle en brøkdel af planter i en mark.

"Manglen på automatisering til måling af anlægstræk er en flaskehals til fremskridt, "sagde første forfatter Erkan Kayacan, nu en postdoktor ved Massachusetts Institute of Technology. "Men det er svært at lave robotsystemer, der kan tælle planter autonomt:markerne er enorme, dataene kan være støjende (i modsætning til benchmark datasæt), og robotten skal blive inden for de stramme rækker i det udfordrende miljø under baldakinen. "

Illinois '13 tommer bred, 24-pund TerraSentia-robot kan transporteres, kompakt og autonom. Det fanger hver plante fra top til bund ved hjælp af en række sensorer (kameraer), algoritmer, og dyb læring. Ved hjælp af en overførselsindlæringsmetode, forskerne lærte TerraSentia at tælle majsplanter med kun 300 billeder, som rapporteret på denne konference.

"En udfordring er, at planter ikke er lige adskilte, så bare at antage, at et enkelt anlæg er i kamerarammen, er ikke godt nok, "sagde medforfatter ZhongZhong Zhang, en kandidatstuderende ved College of Agricultural Consumer and Environmental Science (ACES). "Vi udviklede en metode, der bruger kamerabevægelsen til at justere til varierende mellem-planteafstand, hvilket har ført til et ret robust system til optælling af planter på forskellige felter, med forskellige og varierende mellemrum, og med forskellige hastigheder. "