Skövdeforskare disputerar och vill se fler robotar i jordbruket

Stefan är adjunkt på Institutionen för ingenjörsvetenskap och hans forskning fokuserar på navigering av självstyrande robotar i jordbruksmiljö. Målet är att skapa en robot som kan navigera med hjälp av information från främst kameror, men även i kombination med GPS.

– Ett exempel på ett område inom jordbruket där robotar skulle fungera utmärkt är ogräsrensning i ekologiska grönsaksodlingar. Detta sköts idag oftast manuellt. Om det fanns kommersiella ogräsrensande robotar skulle det finnas ytterligare ett ekologiskt alternativ till kemisk ogräsbekämpning.

Stefan menar att det också finns tekniska hinder när det gäller att göra robotarna pålitliga så att de klarar den ostrukturerade och dynamiska jordbruksmiljön.

– En utmaning är till exempel att mäta robotens position på fältet på ett säkert och noggrant sätt. Min avhandling, med titeln “Vision-based perception for localization of autonomous agricultural robots”, analyserar hur och på vilka sätt kameror kan användas för navigering av en jordbruksrobot.

Omfattande försök
Stefan har arbetat med simuleringar, laborationsexperiment och fältförsök för att utvärdera olika sätt att lokalisera en mobil robot på en åker. Simulatorerna har används för att skapa bilder liknande de som förväntats i fält och dessa har används för att utvärdera specifika algoritmparametrar och designval. Laborationsexperimenten har använts för att utvärdera olika markstrukturer vid positionsbestämning vid korta avstånd. Fältförsöken som utförts på riktiga åkrar innehåller data från flera kilometer långa körningar och har använts för utvärdering av lokaliseringsalgoritmer på åkern.

Ett sätt att mäta kamerapositioner är att följa ändringar mellan två bilder, så kallad visuell odometri. Denna utvärderas för lokalisering på olika kamerakonfigurationer, såsom nedåtriktade eller framåtriktade kameror. Lokalisering kan även utföras genom att samtidigt skapa en karta över omgivningen baserad på kamerabilderna. På så sätt kan viss drift i positionsmätningen minskas.

– Kartan utvärderas genom att mäta robotens position på fältet och jämföra med en referens. Kameran kan även användas för att upptäcka olika mönster i fältet, till exempel rader. Roboten kan sedan programmeras för att följa dessa rader.

Stefan Ericson lägger fram sin doktoravhandling på Högskolan i Skövde,
fredagen den 24 mars i Spegeln, Portalen, Gothia Science Park, Skövde kl 10.00.

För mer information:
Stefan Ericson
Adjunkt 
Institutionen för ingenjörsvetenskap, Högskolan i Skövde
Telefon: 0500-44 85 09
stefan.ericson@his.se