지능형 방제기를 위한 LiDAR 기반 효율적인 분사제어 알고리즘 개발
LiDAR-based Efficient Spray Control Algorithm Development for Intelligent Spraying Machine
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초록
농업 노동력의 저하는 농기계자체의 운용을 어렵게 할뿐만 아니라, 위험한 작업이 수반되는 경우에는 더욱 기피하게 되는 추세로 이어져 농업생산성의 저하로 연결된다. 특히 과수원과 같이 노지 작물을 대상으로 하는 농업분야의 경우 노동력 보강을 위한 무인화 기술 개발에 많은 제약이 따른다. 과수원의 경우 농약을 살포를 위해 방제기를 사용하는 작업이 가장 많이 발생한다. 기존의 일괄 살포 방식의 방제 방식은 농약의 과다 사용 및 주변 농가로의 비산 문제 등을 유발하고 특히 현장에 있는 농민이 노출에 의한 피해를 입게 된다. 본 연구는 직진성이 강하고 사물의 위치를 정확하게 인식 할 수 있는 LiDAR 센서를 활용하여, 과수의 형상을 인식하고 필요한 곳에만 농약을 분사하는 방식으로 농약 사용량 절감과 효율적인 방제작업이 가능한 제어 알고리즘을 개발하고, 그 효과를 감수지를 통해 비교 분석하였다.
Abstract
The decline in agricultural labor force not only makes it difficult to operate the agricultural machinery itself, but also leads to a tendency to avoid more dangerous work when it is involved, leading to a decrease in agricultural productivity. In particular, in the case of agricultural fields such as orchards, which target field crops, there are many restrictions on the development of unmanned technologies to reinforce the labor force. In the case of orchards, the most common work is to use a control device to spray pesticides. The control method of the existing batch spraying method causes excessive use of pesticides and scattering problems to neighboring farms, and in particular, farmers in the field are damaged by exposure. For this study, using a LiDAR sensor that has strong straightness and can accurately recognize the location of an object, it recognizes the shape of a fruit tree based on 3D location data, and applies down sampling and threshold processing techniques. In addition, it has been prepared so that hardware can be easily configured by simply installing an injection device, a controller, and a sensor in the existing commercial control unit. By recognizing the shape of the fruit tree and spraying pesticides only where necessary, a control algorithm was developed to reduce the use of pesticides and efficiently control work, and the effects were compared and analyzed through the paper cut.
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