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지능형 방제기의 효율적인 분사 제어를 위한 LiDAR 기반 고속 데이터 신호 처리 기법에 대한 연구
양창주 ( Changju Yang ),이명훈 ( Meonghun Lee ),김경철 ( Kyoung-chul Kim ),홍영기 ( Youngki Hong ),김현종 ( Hyunjong Kim ),이시영 ( Siyoung Lee ),류희석 ( Hee-suk Ryu ),권경도 ( Kyung-do Kwon ),김국환 ( Gookhwan Kim ) 한국농업기계학회 2020 한국농업기계학회 학술발표논문집 Vol.25 No.2
본 연구는 과수원내에서 가장 많이 사용되는 방제기에 과수 형상을 인식하여 효율적으로 농약을 분사하는 방법을 제시한다. 실험에 사용된 방제기는 상용 제품의 각 분사 노즐별 제어가 가능하도록 솔레노이드 밸브가 설치 되어있고, 이들을 On/Off제어를 위한 하위 제어기가 달려있으며, 실시간 밸브제어를 위해 센서로부터 획득한 데이터를 기반으로 과수의 형상을 인식하여 제어신호를 전송하기 위한 산업용 PC로 구성된 상위 제어기가 설치되어 있다. 과수의 형상을 인식하기 위해서는 3차원 공간상에서의 위치 좌표 및 과수의 유무를 구분할 수 있도록 센서를 장착시켜야 하며, 이를 위해 선정한 LiDAR는 직진성이 강한 파장 대역의 레이저 광원을 이용하여 물체의 표면에 반사되는 빛을 인식하고 3차원 공간에서 위치 좌표를 데이터화하여 사용하는 센서이다. LiDAR의 동작원리 특성상 내장되어있는 16개의 센서가 360°를 회전하며 0.1~0.4° 의 분해능을 갖고 데이터를 전송하기 때문에 단위 sequence 마다 최대 57,600개의 위치데이터를 처리해야하는 상황이 발생한다. Linux OS 및 ROS 환경에서 Python으로 구현된 소프트웨어로 시뮬레이션 한 결과, 단일 sequence 내의 위치 데이터들을 처리하는데 소요되는 시간은 최대 약 0.47초가 걸렸으며, 이는 LiDAR가 회전하는 주기시간보다 길기 때문에 실시간으로 밸브 제어를 할 수 없게 되고, 시스템 메모리의 버퍼에 누적된 데이터를 처리하기 위해 발생하는 버퍼링 현상으로 인해 정상 적인 동작을 할 수 없게 된다. 이를 해결하기 위해 데이터를 고속으로 처리 할 수 있도록 down-sampling 기법을 통해 개선 시켰으며, sequence delay 기법으로 분무 상태로 인한 인식 오류를 해소 하고, threshold 처리를 통해 과원내 설치된 관수 파이프 및 지지대를 인식한 위치 데이터를 배제 시켜서 필요한 곳에만 농약을 분사 할 수 있도록 개선시키고 시뮬레이션을 수행하였다. 그 결과, 기존의 일괄 분사방식과 차이가 없음을 확인할 수 있었으며 농약 사용량이 최대 약 30% 까지 절감됨을 확인하였다.
LiDAR를 활용한 과수 형상에 따라 선택적 방제가 가능한 지능형 방제기
양창주(Changju Yang),김국환(Gookhwan Kim),이명훈(Meonghun Lee),김경철(Kyoung-Chul Kim),홍영기(Youngki Hong),김현종(Hyunjong Kim),이시영(Siyoung Lee),류희석(Hee-Suk Ryu),권경도(Kyung-Do Kwon),오민석(Min-seok Oh) 유공압건설기계학회 2020 드라이브·컨트롤 Vol.17 No.4
Driving on irregular and inclined roads using agricultural machinery such as spraying machines or trucks in orchards causes farmer casualties associated with the overturning of agricultural machinery. In addition, the harm to agricultural workers caused by the excessive inhalation of the scattered pesticide frequently occurs during pest control processes. To address these problems, we introduced precision agricultural technology that could selectively spray pesticides only where the fruit is present by recognizing the presence or shape of the fruit in the orchard. In this paper, a 16-channel LIDAR (VLP-16) made of Velodyne was used to identify the shape of fruit trees. Solenoid valves were attached to the end parts of 12 nozzles of the orchard spraying machine for on/off control. The smart spraying machine implemented in this way was mounted on a vehicle capable of autonomous travel and performed selective control depending upon the shape of the fruit trees while traveling in the orchards. This is expected to significantly reduce the amounts of pesticides used in orchards and production costs.
소구획 포장내 벼 수확량 모니터링 및 파이썬 기반 수확량 맵핑 시스템 개발
신소영 ( So-young Shin ),최용 ( Yong Choi ),최덕규 ( Duck-kyu Choi ),이춘구 ( Chun-gu Lee ),최일수 ( Il-su Choi ),유승화 ( Seung-hwa Yu ),우제근 ( Jae-keun Woo ),류희석 ( Hee-suk Ryu ),이상희 ( Sang-hee Lee ) 한국농업기계학회 2023 한국농업기계학회 학술발표논문집 Vol.28 No.2
최근 우리 농업은 농약과 비료의 남용을 막아 환경오염을 줄이고 생산비용을 절감하면서도 수확량을 증가시키기 위한 국소적 처방을 통한 재배관리에 큰 관심을 갖고 있다. 세계적으로 정밀농업의 중요성이 높아지고 있으며 미래세대를 위한 지속가능한 농업을 실현하기 위해서도 수확량 모니터링 시스템은 중요한 연구 분야이다. 본 연구에서는 포장내 실시간 수확량을 측정하기 위해 자탈형 콤바인 곡물탱크 내부에 충격판식 유량센서를 설치하여 곡물이 내부에 투입되며 발생하는 충격량을 분석하여 수확량을 측정하였다. 동시에 콤바인에 설치된 GPS센서를 통해 콤바인의 주행경로를 추적하고 저장하였다. GPS를 통해 얻어진 위치데이터에 콤바인 내부로 유입되는 벼 수확량 데이터를 매치시켜 구역별 수확량 정보를 저장하여 수확량 지도를 작성하였다. 수확량 지도작성은 파이썬 언어를 기반으로 개발하였다. 포장내 구역별 수확량을 저장하고 구글 위성이미지에 오버레이하여 수확량 지도의 가시성을 향상시켰다. 본 연구를 통하여 얻어진 수확량 지도를 통해 실질적인 구간별 이익을 수치화하여 농업인에게 제공 할 수 있을 것으로 기대되며, 토양, 수분, 방제맵과 연계하여 수확량의 예측치 보정을 위한 기초 자료로 활용 할 수 있다.