Farmaid:Robot de detección de enfermedades de las plantas

Robot que circula de forma autónoma en un entorno de invernadero e identifica enfermedades.

Inspirándonos en el trabajo de plantvillage.psu.edu e iita.org, queríamos utilizar la plataforma DonkeyCar para construir un robot autónomo que pudiera moverse en un entorno agrícola sin dañar las plantas o el suelo existentes y utilizar la detección de objetos para encontrar y marcar cultivos enfermos. con un color seguro para el medio ambiente. Tradicionalmente, los humanos tienen que inspeccionar manualmente las grandes granjas utilizando sus teléfonos para marcar los cultivos, en la mayoría de los casos de alta tecnología. Esto requiere mucho tiempo y esfuerzo. Además, hay una variedad de teléfonos que se utilizan que no necesariamente tienen todas las funciones necesarias para realizar la tarea de manera eficiente o tienen que esperar a alguien con el dispositivo adecuado. Una plataforma robótica uniforme que recorra la granja resolverá estos problemas y hará que el marcado sea mucho más rápido. La velocidad también puede hacer que sea más fácil compartir la plataforma entre varias granjas.

Desafíos:

• Mantener el tamaño / peso del robot lo suficientemente pequeño como para que no dañe los cultivos en sí.
• Navegar sin dañar los cultivos existentes.
• Encontrar una forma de marcar de forma segura cultivos enfermos.
• Encontrar un conjunto de datos y una granja para posiblemente probar la plataforma

Nuestro equipo de Teamato se unió como resultado del hecho de que todos somos miembros del Grupo de vehículos autónomos de Detroit y del Grupo de vehículos autónomos de Ann Arbor. Ambos son grupos de Meetup. El miembro de nuestro equipo, Sohaib, participó en el desafío con el concepto anterior y creó una publicación preguntando si alguien estaba interesado en participar. Alex, Juanito y David se unieron a Sohaib y así comenzaron una búsqueda común entre personas que nunca antes habían trabajado juntos. Más allá de encontrar puntos en común sobre el enfoque, la tecnología, el tiempo, etc., tuvimos que establecer un marco de horarios de reuniones, repositorios, tecnología de conferencias, etc. Básicamente, todos los componentes que forman parte de un proyecto profesional tenían que ponerse en marcha, excepto que a nadie se le pagaba, no teníamos presupuesto y todos tenían compromisos laborales, escolares, familiares, etc. No es un problema, ya que compartimos una visión mutua y la voluntad de ejecutar. Curiosamente, nuestro grupo de cuatro personas representó a una comunidad internacional. Cada miembro de nuestro equipo era multilingüe y tenía vínculos familiares directos con uno o más de los siguientes:China, Alemania, Pakistán, Filipinas, Rusia. Todos lo pasamos muy bien y fue una experiencia de aprendizaje increíble.

Construyendo el robot:

El trabajo en el chasis, la navegación autónoma y la clasificación de imágenes comenzó de inmediato y avanzó a buen ritmo. Donde nos encontramos con importantes desafíos inesperados y retrasos relacionados con nuestro chasis y sistema de transmisión. En pocas palabras, no anticipamos terrenos tan variados entre los invernaderos de prueba, y los motores, ruedas, cableado, controles, etc. que estaban bien en el escenario A se vieron abrumados en el escenario B. Pasamos por una gran cantidad de modificaciones para marcar un chasis viable para todos nuestros entornos. Tuvimos que hacer muchas restricciones de tiempo y presupuesto, pero el producto final superó nuestro objetivo inicial de una configuración mínima viable. El diseño final en el momento de la presentación se describe a continuación.

Cámara Polo:

Para poder mirar camas elevadas de plantas y potencialmente actualizar a una cámara en movimiento que pudiera mirar la parte superior e inferior de las plantas de tomate, construimos un poste de cámara con una varilla de fibra de carbono comprada en una venta de garaje. La varilla estaba equipada con 2 abrazaderas impresas en 3D para las cámaras de navegación y clasificación. También agregamos iluminación solar de 1.2v al poste, así como luces de estado multicolor de 12v en la parte superior de la piscina. Sí, ese es un contenedor de pastillas reutilizado pintado de negro en la parte superior del poste. ¡Uno de nuestros muchos alojamientos de presupuesto cero que funcionó de maravilla!

Las cámaras eran cámaras Raspberry Pi conectadas a dos Pis diferentes alimentados por cargadores USB. La razón para usar 2 Pi es que tanto la clasificación como la navegación usan una red neuronal que requiere mucha potencia de procesamiento. Además, la cámara de clasificación tenía que apuntar hacia las plantas mientras que la cámara de navegación tenía que apuntar al frente. La parte superior del poste también tenía que tener luces que sirvieran como indicadores. Al buscar luces RGB que fueran lo suficientemente brillantes, descubrimos que costarían más de $ 100, por lo que hicimos las nuestras usando luces de un altavoz, una pequeña bolsa de plástico para reflejar y dentro de un frasco de pastillas vacío. y nuestra salida de Arduino era de 5 voltios, la conectamos a un relé. La conexión requería una conexión a tierra común con el Arduino y 3 cables para las luces roja, verde y azul que colocamos en los pines 7, 8 y 11 del Arduino. Podríamos simular el espectro RGB en estas luces usando la función analogWrite para dar diferentes valores a los tres cables. Tenga en cuenta que para una coloración correcta, los tres deben escribirse, de lo contrario, un color escrito previamente en cualquier pin podría mostrar resultados inesperados.

Chasis:

Nuestros experimentos con un chasis de plástico con ruedas y orugas que utilizan motores de baja potencia no tuvieron éxito en las granjas Stone Coop y Growing Hope y ambas opciones se excavarían en un suelo arenoso que es beneficioso para las plantas. muchos engranajes de plástico antes de actualizar a metal y la capacidad de manejar una corriente más alta:

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