Farmaid:Robô de detecção de doenças de plantas

Robô que se move de forma autônoma em ambiente de estufa e identifica doenças.

Inspirados pelo trabalho de plantvillage.psu.edu e iita.org, queríamos usar a plataforma DonkeyCar para construir um robô autônomo que pudesse se mover em um ambiente de fazenda sem danificar as plantas existentes ou o solo e usar a detecção de objetos para encontrar e marcar culturas doentes com uma cor ambientalmente segura. Tradicionalmente, os humanos têm que inspecionar manualmente grandes fazendas usando seus telefones para marcar as plantações, na maioria dos casos de alta tecnologia. Isso exige muito tempo e esforço. Além disso, há uma variedade de telefones sendo usados ​​que não têm necessariamente todos os recursos necessários para fazer a tarefa com eficiência ou precisam esperar por alguém com o dispositivo adequado. Uma plataforma robótica uniforme circulando pela fazenda resolverá esses problemas e tornará a marcação muito mais rápida. A velocidade também pode facilitar o compartilhamento da plataforma entre vários farms.

Desafios:

• Manter o tamanho / peso do robô pequeno o suficiente para não danificar as plantações em si.
• Navegar sem danificar as plantações existentes.
• Encontrar uma maneira de marcar com segurança as colheitas infectadas.
• Encontrar um conjunto de dados e farm para possivelmente testar a plataforma

Nossa equipe Teamato se reuniu como resultado do fato de que todos nós somos membros do Detroit Autonomous Vehicle Group e do Ann Arbor Autonomous Vehicle Group. Ambos são grupos Meetup. O membro da nossa equipe Sohaib entrou no desafio com o conceito acima e criou um post perguntando se alguém estava interessado em participar. Alex, Juanito e David se juntaram a Sohaib e começaram uma busca comum entre indivíduos que nunca haviam trabalhado juntos antes. Além de encontrar um terreno comum sobre abordagem, tecnologia, tempo, etc., tivemos que estabelecer uma estrutura de cronogramas de reuniões, repositórios, tecnologia de conferência e assim por diante. Essencialmente, todos os componentes que entram em um projeto profissional tinham que ser colocados em prática, exceto que ninguém estava sendo pago, não tínhamos orçamento e todos tinham trabalho, escola, família, etc. Não é um problema, pois compartilhamos uma visão mútua e vontade de executar. Curiosamente, nosso grupo de quatro indivíduos representou uma comunidade internacional. Cada membro de nossa equipe era multilíngue e tinha laços familiares diretos com um ou mais dos seguintes países:China, Alemanha, Paquistão, Filipinas, Rússia. Todos nós nos divertimos muito e foi uma experiência de aprendizado incrível.

Construindo o robô:

O trabalho no chassi, a navegação autônoma e a classificação das imagens começaram imediatamente e progrediram em bom ritmo. Onde nos deparamos com grandes desafios e atrasos inesperados relacionados ao nosso chassi e sistema de acionamento. Simplificando, não previmos terrenos tão variados entre as estufas de teste e motores, rodas, fiação, controles, etc. que estavam bem no cenário A foram sobrecarregados no cenário B. Passamos por um grande número de mods para discar um chassis funcional para todos os nossos ambientes. Tivemos que fazer muitas restrições de tempo e orçamento, mas o produto final excedeu nossa meta inicial de uma configuração viável mínima. O projeto final no momento da submissão é descrito abaixo.

Câmera Pólo:

Para poder olhar canteiros elevados de plantas e potencialmente atualizar para uma câmera em movimento que pudesse olhar para a parte superior e inferior das plantas de tomate, construímos um poste de câmera usando uma haste de fibra de carbono comprada em uma venda de garagem. A haste foi equipada com 2 grampos impressos em 3D para as câmeras de navegação e classificação. Também adicionamos iluminação solar de 1,2 V ao poste, bem como luzes de status multicoloridas de 12 V no topo da piscina. Sim, é um recipiente de pílulas reaproveitado pintado de preto no topo do mastro. Uma de nossas muitas acomodações com orçamento base zero que funcionou muito bem!

As câmeras eram câmeras Raspberry Pi conectadas a dois Pis diferentes alimentados por carregadores USB. A razão para usar 2 Pi's é que tanto a classificação quanto a navegação usam uma rede neural que exige muito poder de processamento. Além disso, a câmera de classificação deveria apontar para as plantas enquanto a câmera de navegação deveria apontar para a frente. O topo do mastro também precisava ter luzes para servirem de indicadores. Ao procurar por luzes RGB que fossem brilhantes o suficiente, descobrimos que custariam mais de US $ 100, então fizemos nossas próprias usando luzes de um alto-falante, um pequeno saco plástico para reflexão e envolto em um frasco de comprimidos vazio. Como as luzes exigiam 12 volts e nossa saída do Arduino era de 5 volts, nós o conectamos a um relé. A conexão exigia um aterramento comum com o Arduino e 3 fios para as luzes vermelha, verde e azul que colocamos nos pinos 7, 8 e 11 no Arduino. Poderíamos simular o espectro RGB nessas luzes usando a função analogWrite para fornecer valores diferentes para todos os três fios. Observe que para a coloração correta, todos os três precisam ser escritos, caso contrário, uma cor escrita anteriormente em qualquer um dos alfinetes pode mostrar resultados inesperados.

Chassi:

Nossos experimentos com um chassi de plástico com rodas e esteiras usando motores de baixa potência não tiveram sucesso no local nas fazendas Stone Coop e Growing Hope e ambas as opções iriam escavar em solo arenoso que é benéfico para as plantas. muitas engrenagens de plástico antes de atualizar para metal e a capacidade de lidar com corrente mais elevada:

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