최근 농업 분야에서는 농가 인구 감소와 고령화로 인해 노동력 부족 문제가 심화되고 있으며, 이에 따라 농작업의 자동화 및 효율화에 대한 요구가 지속적으로 증가하고 있다. 특히 양파, 마...

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무안 : 국립목포대학교 대학원, 2026
학위논문(석사) -- 국립목포대학교 대학원 , 전기공학과 , 2026. 2
2026
한국어
전라남도
; 26 cm
지도교수: 유영재
I804:46002-000000025006
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다운로드최근 농업 분야에서는 농가 인구 감소와 고령화로 인해 노동력 부족 문제가 심화되고 있으며, 이에 따라 농작업의 자동화 및 효율화에 대한 요구가 지속적으로 증가하고 있다. 특히 양파, 마...
최근 농업 분야에서는 농가 인구 감소와 고령화로 인해 노동력 부족 문제가 심화되고 있으며, 이에 따라 농작업의 자동화 및 효율화에 대한 요구가 지속적으로 증가하고 있다. 특히 양파, 마늘과 같은 노지작물의 경우 재배 면적이 넓고 반복적인 이동이 필요함에도 불구하고, 대부분의 작업이 인력에 의존하고 있어 작업 효율 저하와 조사 정확도의 한계가 존재한다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 연구에서는 RTK-GPS를 이용한 노지농업용 자율이동로봇을 개발하고, 실제 노지 환경에서의 적용 가능성을 검증하였다.
본 연구에서는 노지 환경의 특성을 고려하여 작물이 식재된 두둑을 침범하지 않고 고랑을 따라 주행할 수 있는 이동로봇의 기구 구조를 설계하였다. 로봇은 2륜 구동과 캐스터 휠을 적용한 구조로 설계하여 협소한 노지 공간에서도 회전 반경을 최소화할 수 있도록 하였으며, 프레임은 진동과 외력에 견딜 수 있도록 설계되었다. 또한 RTK-GPS 기반 위치 인식 시스템을 적용하여 센티미터급 위치 정확도를 확보하였고, 원격 제어와 자율주행이 모두 가능한 제어 시스템을 구현하였다.
설계된 자율이동로봇은 주행 성능 실험을 통해 평균 주행 속도는 약 1.16 m/s로 측정되었으며, 비상정지 실험에서는 입력 후 1초 이내에 로봇이 완전히 정지함을 확인하였다. 자율주행 후 복귀(RTH) 실험에서는 평균 위치 오차가 약 6.35 cm로 나타나 반복적인 생육조사 작업에 요구되는 위치 정밀도를 만족함을 검증하였다. 아울러 Waypoint 기반 자율주행 실험을 통해 실제 노지 환경에서도 안정적인 경로 추종이 가능함을 확인하였다.
본 연구를 통해 개발된 RTK-GPS 기반 노지농업용 자율이동로봇은 실제 농업 환경에서 생육조사 작업을 자동화할 수 있는 가능성을 제시하였으며, 반복 위치 접근이 요구되는 정밀 농업 분야에 효과적으로 적용될 수 있을 것으로 판단된다. 향후 연구에서는 장애물 인식 및 회피 기능과 센서 융합 기반 주행 제어, 생육 정보 자동 수집 및 분석 기능을 추가함으로써 보다 지능적인 노지농업용 자율이동로봇으로 확장할 수 있을 것으로 기대된다.
다국어 초록 (Multilingual Abstract)
In recent years, the agricultural sector has faced increasing labor shortages due to the decline and aging of the farming population, leading to a growing demand for automation and improved efficiency in agricultural operations. In particular, open-fi...
In recent years, the agricultural sector has faced increasing labor shortages due to the decline and aging of the farming population, leading to a growing demand for automation and improved efficiency in agricultural operations. In particular, open-field crops such as onions and garlic require large cultivation areas and repetitive movement for growth monitoring; however, most of these tasks are still heavily dependent on manual labor, resulting in reduced operational efficiency and limitations in data accuracy. To address these challenges, this study developed an RTK-GPS based autonomous mobile robot for open-field agriculture and evaluated its applicability in real field environments.
The mobile robot was mechanically designed to operate along crop furrows without intruding into the ridges where crops are planted, considering the structural characteristics of open-field farming environments. A two-wheel drive system with caster wheels was adopted to minimize the turning radius in narrow field spaces, and the frame was designed to withstand vibrations and external forces encountered during field operation. In addition, an RTK-GPS based positioning system was applied to achieve centimeter-level positional accuracy, and a control system capable of both remote control and autonomous driving was implemented.
Performance evaluation experiments showed that the robot achieved an average traveling speed of approximately 1.16 m/s. In emergency stop tests, the robot was able to come to a complete stop within 1 second after the emergency stop command was issued. Furthermore, return-to-home (RTH) experiments conducted after autonomous navigation demonstrated an average positional error of approximately 6.35 cm, confirming that the robot satisfies the positional accuracy required for repetitive growth monitoring tasks. Waypoint-based autonomous driving experiments also verified stable path-following performance in actual open-field environments.
The RTK-GPS based autonomous mobile robot developed in this study demonstrates the potential to automate growth monitoring tasks in real agricultural fields and can be effectively applied to precision agriculture applications that require repeated access to the same locations. Future work will focus on enhancing the system by integrating obstacle detection and avoidance functions, sensor fusion?based navigation control, and automated collection and analysis of crop growth information to further advance the intelligence of autonomous mobile robots for open-field agriculture.
목차 (Table of Contents)