i
NKUBAP.00.24.AR.12.09
KENDİ YÜRÜR BİR PROTOTİP TARIMSAL ARAÇ TASARIMI
Yürütücü: Doç.Dr.İlker Hüseyin ÇELEN Araştırmacı: Yrd.Doç.Dr.Erdal KILIÇ
Araş.Gör.Eray ÖNLER
2014
ii ÖNSÖZ
Tarımda insan gücünden hayvan günce ve daha sonra traktör gücüne geçiş ile çok hızlı bir gelime görülmektedir. İş başarısını arttırmak için uygulamalar sürekli analiz edilmekte ve yeni teknik ve teknolojiler ortaya çıkmaktadır. Gelişen teknolojilerin hassasiyetleri insan-çevre ilişkisi dikkate alınarak sürekli gelişerek artmaktadır.
Daha küçük alandan daha fazla ürün elde etmek için geliştirilen yöntemler yanında operatörden kaynaklanan verim düşüklüklerinin de incelenmesi gerektiğini ortaya koymuştur. Tarımsal çalışmalar için uygunsuz şartlarda (soğuk hava, sıcak hava, sis, gece vb.) operatörün ve makinenin çalışması iş başarısını düşürmektedir. Bazen işlerin yapılamamasından kaynaklanan ürün kayıpları üreticiyi çok büyük sıkıntılara sokabilmektedir. Bazen de dikkatsizliğe, özensizliğe ya da yorgunluğa bağlı olarak operatörün kullanım hataları bu zararlara sebep olmaktadır.
Traktörlerin gelişmesiyle asılır ve çekilir tarım araçlarının kullanımı daha da kolaylaşmış ve bu aletlere güç kaynağı olmuştur. Ancak tekerlekli olması bazı tarımsal sorunlara (toprak sıkışması, bitkilerin ezilmesi vb.) ve iş başarısında düşüklüklere (patinaj, manevra darlığı, zaman kaybı vb. problemlerden kaynaklanan) sebep olmaktadır.
Sıraya ekilmiş tarım ürünleri yetiştiriciliğinde kullanılabilecek, algılayıcılar yardımıyla yön bulabilen ve verilen görevi yerine getirebilecek bir kendi yürür prototip aracın tasarımı bu projenin amacıdır. Bu çalışma tekerlekli sistemlere bir alternatif olması planlanmıştır. Tüm tarımsal uygulamalarda işlerin yapılabilmesinde traktör yerine bir güç kaynağı olarak kullanılabilecektir. Makinenin tasarımı yapıldıktan sonra, bitki var/yok kararı verebilmesi, sıra bittiğinde dönebilmesi ve yan sıraya girebilmesi temel görevleri arasında olacaktır. Yazılım üzerinde değişiklikler yapılarak, üzerine eklenebilecek sistem veya alet-ekipman ile farklı görevleri (dozaj ayarlama, sesli komutlarla yönetim vb) yerine getirebilmesi sağlanacaktır.
iii İÇİNDEKİLER
TABLO LİSTESİ iv
ŞEKİL LİSTESİ iv
ÖZET v
ABSTRACT vi
GİRİŞ 1
GEREÇ ve YÖNTEM 4
BULGULAR ve TARTIŞMA 8
SONUÇ 14
KAYNAKLAR 15
iv TABLO LİSTESİ
Tablo 1: Yürüme paterni 12
ŞEKİL LİSTESİ
Şekil 1. Kendi yürür tarımsal aracın (robot) genel görünüşü 4
Şekil 2. Dynamixel AX-18A Servo Motor 5
Şekil 3. Bacaklardaki eklemler 5
Şekil 4. Bacaklı robot için üç ayaklı ve dört ayaklı yürüme algoritmaları 6
Şekil 5: LifeCam Cinema Webcam - 720p HD 6
Şekil 6. Mini-ITX Anakart 7
Şekil 7. Sistemin çalışma algoritması 8
Şekil 8. (a) Orjinal resim (b). Ortalama filtre uygulanmış hali 9 Şekil 9.(a)Yüzey üzerindeki yeşil top (b)Yeşil topun RGB filtre uygulanmış hali 9
Şekil 10. Hokuyo lazer tarayıcı 10
Şekil 11. Bitki sırasının tespiti 10
Şekil 12. Robotun bitki sırasında ilerleme rotası 11
Şekil 13. Tripod yürüme 12
Şekil 14. Robotun sıra arasında gidiş dönüş şekilleri 13
v ÖZET
Bu proje kapsamında özellikle sıraya ekilen tarımsal ürünlerde kullanılabilecek bir kendi yürür tarımsal araç prototipi geliştirilmiştir. Bu araç otomatik kontrol içeren ve tekerlek kullanıma alternatif bacakları olan, her yöne hareket edebilen bir güç kaynağıdır. Sistemi yönlendiren yazılım yardımıyla farklı komutlar yüklenerek farklı fonksiyonlara sahip olabilmektedir. Bu fonksiyonlar çekme, taşıma, bitki tanıma, var/yok kararı, görüntü işleme, ses algılama gibi özel amaçlara göre geliştirilebilir.
Temel olarak arasında gidebilmekte, sıra bittiğinde kendi kararı ile dönebilmekte ve istediği sıraya girebilmektedir.
Projede geliştirilen araç bir bataryadan aldığı enerji ile çalışmaktadır. Robot ana bilgisayar, kamera, laser tarayıcı sensör, servo motorlar ve arduino mega temel elemanlarından oluşmaktadır. Yazılımın yer aldığı ana bilgisayar aracılığıyla Laser tarayıcı ve kameradan gelen verilerin tüm hesaplama ve karar verme işlemi yapmaktadır. Ayrıca ses komutu ile bazı yönlendirmeler yapılabilmektedir.. Araç tekerlek yerine bacaklar üzerinde hareket etmekte ve ilerlemektedir. Robotun hareketi bacaklarda kullanılan servo motorların belli sıra ile çalıştırılması ile sağlanmaktadır. Merkezi programda belirlenen hareket şekli servo motorlara arduino mega mikro-denetleyici ünite ile aktarılmaktadır.
Robot bir operatör yardımıyla da kullanılabilmektedir. Ek olarak karşılaşılabilecek istenmeyen durumlarda komuta edebilmek için Operatör robotu bir joystick ile veya sesli komutlar ile uzaktan kontrol edilebilmektedir.
vi ABSTRACT
Self propelled agricultural vehicle prototype is developed for row-crop cultivation at this project. This robot is moving automaticly with legs . System can be programmed for different purposes and functions. These functions are transport, plant identification, weed detection. Basically, the robot, can go between rows, and can turn to next row at the end of the rows.
The robot is working with the energy from the battery. The robot consists host computer, camera, laser scanner sensor, servo motors and arduino mega.The software at the host computer receive data from laser scanner and camera, makes all the calculations and decision-making process. In addition, some guidance can be done with voice commands . The robot is moving with legs instead of wheels.
Walking of the robot is provided by sequential operations servo motors used in the legs. Servo motors are driving by arduino mega microprocessor and driver circuit.
The robot can also be used with the help of an operator. In addition to the operator to be able to command in undesirable situations, robot can be controlled remotely with a joystick or voice commands.
1 GİRİŞ
Tarımda bazen, işlerin insanların çalışamayacağı koşullarda yürütülmesi gerekmektedir. Gerek hava sıcaklıkları gerekse görüş alanları açısından olumsuzluklar iş ve ürün veriminde etkili olmaktadır. Özellikle uzun süren çalışmalar insan performansını dolayısıyla uygulamayı etkilemektedir. Tarım alanlarının büyütülmeye çalışıldığı günümüzde iş yoğunluğunun da arttığı düşünülürse kendi yürür sistemlerin önemi ortaya çıkacaktır.
Tarımsal uygulamalarda tekerlekli araçların kullanımı bazen güç kaybı, bazen arazi şartlarının uygun olmaması nedeniyle iş yapamama, bazen da manevra yeteneğinin darlığı sebebiyle iş başarısında olumsuz etkiler yaratmaktadır. Ayrıca tarımsal alanlardaki toprak sıkışması ve bitki ezilmeleri de bu olumsuz şartlara eklenebilmektedir.
Otomatik kontrol içeren sistemlerde sürücü hataları ortadan kalkmaktadır.
Meteorolojik şartların sebep olduğu, sürücünün performansının düştüğü, uygunsuz şartlarda (soğuk hava, sıcak hava, sis, gece vb.) çalışmayı olanaklı kılacağından iş başarısı ve verim artmaktadır. Daha hassas uygulamalar yapılabilmektedir.
Tarım, ülkemizde uzun yıllardır bilişim sektörünün ilgi alanı dışında kalmış olmasına karşın, gelişmiş ülkelerde özellikle bilişim teknolojilerinin gelişimiyle insana, bitkiye, hayvana, çevreye duyarlı, üretimde kalite ve verimlilik artışına olanak sağlayan ciddi bir evrim geçirmektedir (Tekin ve Sındır, 2006). Tarımsal üretimde insan gücünden hayvan gücüne ve daha sonra da traktör gücüne geçiş sürecinin devamı olarak değerlendirilen “Hassas Tarım” bilişim çağının gelişen teknolojilerinin ekonomik ve çevre ile bütünleşik üretim faaliyetlerinde kullanımını ifade etmektedir (Tekin ve Değirmencioğlu, 2010).
Evcil hayvanların tarımsal üretimde kullanılmasının yanısıra mekanik sistemlerin geliştirilmesi çiftçilerin çalışabileceği tarım alanı boyutlarını artırmıştır. Bu gelişmelere rağmen operatör, üretkenliğin artırılmasının önündeki en büyük engellerden birisi ile hala karşı karşıyadır. Dümenleme, operatör için çıktı kalitesinin belirlenmesindeki birincil faktörlerin arasında mental (akıl) yorgunluğa neden olan görev olarak yer almaktadır (Van Zuydam, 1999). Dümenleme doğruluğu operatör üzerine yüklenen extra istemler ile oldukça düşmektedir (Kaminaka et al., 1981). Operatör üzerinde, araç teknolojisindeki gelişmelerle, oluşan ilave istemler otomatize edilmiş ve kendi yürür tarım ekipmanlarına olan ilgiyi artırmaktadır (Benson et al., 2003). İlkinde operatör araç içinde kalırken, ekipmanın çalışmasını izleme ve zor koşullarla karşılaşıldığında aracın kullanımına yardım etmektedir. Otomatik sistemler sürücü üzerindeki istemleri (dümenleme yükünü) azaltırken kullanıcı hatalarını da azaltmaktadır (Gerrish et al., 1997). Sürücü hata düzeyinin düşürülmesi operatöre yüksek performansta daha üzün süre çalışma olanağı vermektedir. Otomatik sistemler, görevlerin sadeleştirilmesi yoluyla, operatörden beklenen yeteneklerin azalmasına da yardımcı olmaktadır. Tarımsal faaliyetlerde iş genişliğine ve parselin
2
fiziksel özelliklerine (büyüklük, genişlik, uzunluk vb.) bağlı olarak tarla içerisinde traktör-ekipman farklı hareket desenlerinde çalışabilmektedir.
Bu desenlerden hangisi tercih edilirse edilsin uyulması gereken kural izlenecek yolların birbirine paralel olmasıdır. İlerleme eksenlerinin birbirine paralel olmaması iş başarısını olumsuz etkilerken girdi uygulamasında problemlere neden olmaktadır.
Şöyle ki; eksenden kaymalar sırasında oluşan boşluklar girdi uygulanmayan alanları oluştururken, örtmeler aynı alana tekrar girdi uygulanmasına neden olarak etkin girdi kullanımını engellemektedir. Aynı zamanda verim kaybına, girdi maliyetlerinde aşırı artışa, yer altı sularının kirlenmesine, çevresel kirliliğe ve bitki gelişiminde durgunluğa neden olabilmektedir (Ima ve Mann, 2003).
Traktör ve ekipmanların dümenlenmesinde kullanılmak üzere çok farklı yöntemler tasarlanmış ya da geliştirilmiştir. Bu amaç doğrultusundaki çabalarda görüntü işleme, gömülmüş kablolar, küresel konum belirleme sistemi (GPS) gibi yöntem ve donanımlar kullanılmaktadır. Son yıllarda Küresel konum belirleme sistemlerinin kullanıldığı donanımlar uluslar arası firmalar tarafından markete sunulmaktadır (John Deere, Case, AGCO, Trimble, Topcon vd.).
Son yıllarda, tarım makinelerinde büyük gelişmeler olmaktadır. Genel yönelim hızlı ve büyük makineler doğrudur. Operatörler tarafından işlerin çabuk ve hatasız bitirilmesi üzerine kolaylıklar araştırılmaktadır. Tarımsal alanlarda yapılan uygulamalar düz git gel hareketleri olduğu gibi dönerek de yapılabilmektedir (Grovum and Zoerb, 1970).
Bu tip uygulamalar operatör için monoton ve tekrar edici uygulamalar olabilmektedir.
Yönelim büyük ve hızlı makinelere doğru olsa da kısa turlarla hızlı yapılan uygulamalarla bu sorun çözülebilir. Ancak paralel uygulamalar da değişiklik görülememektedir. Klasik uygulamalarda geniş ekipmanları yüksek hızlarda kullanmak zordur ve ustalık gerekmektedir.
Manuel yapılan uygulamalarda yapılan işaretlemelerle (köpük, çizi çekme) operatör yönü ve aracın pozisyonunu belilerken, kendi yürür sistemlerde de algılayıcılarla ya da daha önceden yüklenmiş verilerle bu faktörler belirlenmektedir. klasik uygulamalarda üs üste işlem yapma veya işlem yapılmamış alanlar sık karşılaşılan problemlerdir. otomatik sistemlerde operator hatları ortadan kaldırılmaktadır (Nieminen and Sampo, 1993).
Kendi yürür sistemlerin içinde bulunduğu tarımsal uygulamalarda mekanik tasarımda, elektronikte, algılama teknolojilerinde ve planlama algoritmalarında gün geçtikçe yenilikler görülmektedir.çevre ve çalışma koşullarının etkisi, finansal sıkıntıların baskısı bu sistemlerin gelişmesine sebep olmuştur (Blasco ve ark 2002; Cho ve ark 2002)
Robotik platformlar veya aletler bitkiyi hissedebilir ve işleyebilir. Bitki çevresine daha az etki eder ve klasik sistemlere göre daha performansı yüksektir. Hassasiyet ve etkinlik yüksektir (Kondo & Ting, 1998; De Baerdemaeker et al., 2001). Gelişmiş
3
tarım için bir çok hassas modeller geliştirilmiştir. Yıllardır tarım alanlarında tarım araçlarına rehber sistemler aktif olarak kullanılmaktadır. GPS yrdımıyla ya da görüntü işlem yöntemiyle elde edilen veriler kullanılarak traktörlere rehberlik edilmektedir (Tillett, 1991; Jahns, 2000).
Marchant ve ark.(1997), çalışmalarında kendi yürür bir aracı karnabahar ekili bir tarlada test etmişlerdir. Kullanılan hassas sistem bir km sayacı ve görüntü analizi içermektedir. Yapılan çalışmalarda yan sıralardan uzaklık 10 mm hesaplanırken RMS hatası sebebiyle 20 mm olmuştur.
Kise ve ark. (2005) sıralı ekin tarlaları içinde tarım makineleri operatörleri için direksiyon kullanımının performansı belirli sürelerden sonra düşürdüğünü belirtmişlerdir. Bu sorunu ortadan kaldırmak ve güvenliği arttırmak için otomatik dümenlemeli araçların kullanımının geliştirilmesi gerektiğini rapor etmişlerdir.
Yaptıkları araştırmada stereovision tabanlı rehberlik sistemi için uygulanabilir bir satır-algılama algoritması geliştirmişlerdir. Algoritması stereo görüntü işleme, yükseklik haritası oluşturma ve navigasyon noktası tayini için fonksiyonlardan oluşmaktadır. Geliştirilen yöntem elde edilen görüntüler içerisinden en iyisini seçerek yön bulma üzerine çalışmaktadır. Geliştirilen stereovision tabanlı ürün satır algılama sistemi Tipik çalışma hızlarında düz ve eğimli soya fasulyesi sıralarını izlemek için soya fasulyesi ekil alanda test edilmiştir. sıraya ekilen bitkilerde otomatik bir navigasyon sistemi doğru, normal uygulama hızlarda hem düz hem de eğimli alanlarda traktör yol gösterici olarak kullanılabileceği sonucuna varmışlardır.
Bak ve Jakobsen (2004), gelişmiş tarım alanlarında hassas tarımda kullanılan akıllı sistemleri göstermek amacıyla, tarlada yabancı ot populasyonunu haritalamak için bir robotik platform geliştirmişlerdir. Platorm üzerine yabancı otu tanımak ve sırayı izlemek için kamera takılmıştır. Platformun yönlendirilmesi ve tahriki için 4 adet tekerlek kullanılmıştır. Bu çalışmalar sonucunda yön ve pozisyon kontrollerinin birbiri ile ilişkilendirilmesi başarılmıştır. Platformun kontrolü araç elektroniği ve standart haberleşme protokolleri ile yerleşik kontrolleri içeren kontrol sistemi tarafından desteklenmektedir. Yazılım hibrid bir yazılımdır. 4 tekerleği kontrol edebilen en düşük seviyede geri bildirim içeren basit bir sistem kontrolü uygulanır .
Li ve ark. (2009) otomatik kontrole sahip bir tarım aracı geliştirmişler ve makinenin çalışma karakteristiklerini incelemişlerdir. Sistem bir navigasyon sensorü, hesaplama yöntemi, navigasyon planlayıcı ve dümenleme kontrolü yapan sistemden oluşmaktadır.Sensor olarak GPS sensorü, görüntü algılama sensorü, kapalı görme sensorü, laser tarayıcı, atalet sensorü ve jeomanyetik sensorler kullanılmıştır.
Sistemde sensor den gelen datalarla hesaplanan bilgiler planlayıcıda değerlendirilerek yön ve doğrultuya karar verilmektedir. Sonucunda yapılan prototip ile kendi yürür bir sistem geliştirmişlerdir.
4 GEREÇ VE YÖNTEM
Geliştirilen robot sistem, hareket sistemi, genel kontrol sistemi, ses algılama sistemi ve görüntü işleme sistemlerinden oluşmaktadır. Tarımsal robotun şematik görüntüsü ve detaylı anlatımı aşağıda verilmiştir.
Şekil 1. Kendi yürür tarımsal aracın (robot) genel görünüşü
Robot ana bilgisayar, kamera, laser tarayıcı sensör, servo motorlar ve arduino mega temel elemanlarından oluşmaktadır. Tüm bu elemanların çalıştırılması için gerekli elektrik enerjisi, kullanılacak Li-Po bataryalardan sağlanmaktadır.
Robotun tüm karar verme ve hesaplama işlemleri ana bilgisayarda çaışarak merkezi program aracılığıyla gerçekleştirilmektedir. Merkezi program şu alt programlardan oluşmaktadır
1- Laser tarayıcıdan gelen verileri işleyerek objelere olan mesafeyi ölçen alt program
2- Kameradan alınan görüntüleri işleyip bitki sırasını ve sıra sonunu algılayabilen görüntü işleme alt programı
3- Algılanan bitki sırası ve engellere göre motorların nasıl hareket edeceğini belirleyen alt program
Robotun hareketi bacaklarda kullanılan servo motorların belli sıra ile çalıştırılması ile sağlanmaktadır (Altı bacaklı robotların çalışması için çeşitli yürüme algoritmaları bulunmaktadır. Kullanılacak tüm yürüme algoritmaları programda tanıtılmktadır – yürüme, hızlı yürüme, sağa dönüş, sola dönüş, geri gidiş vb. ). Merkezi programda belirlenen hareket şekli servo motorlara arduino mega mikrodenetleyici ünite ile aktarılmaktadır.
5
Robot, sıra arasında yolunu kendi başına bulabilecek, engelle karşılaştığında o sıradan geri dönebilmekte, sıra sonuna geldiğinde bir sonraki sıraya dönebilecek şekilde çalışmaktadır. Ayrıca yabancı ot veya işaretli bitkiyi bulma gibi işlevler yapabilmektedir.
Robot bir operatör yardımıyla da kullanılabilmektedir. Operatör robotu bir joystick ile veya sesli komutlar ile uzaktan kontrol edebilmektedir. Proje kapsamında uzaktan kontrol yazılımı da geliştirilmiştir.
HAREKET SİSTEMİ
Servo Motor; Robota hareket vermek amacıyla servo motorlar kullanılmaktadır.
18 kg/cm torku, 12V DC gerilim ile çalışabilmesi ve 0.103 sec/60° hızı nedeniyle seçilmiştir. Benzer özelliklerde başka bir marka/model kullanılabilecektir. Her bacakta 3 eklem, her eklemde bir servo motor kullanılmıştır. Robotta toplam 6 adet ayak bulunmaktadı. Bu nedenle bacakların hareketi için 18 adet servo motordan yararlanılmaktadır.
6 bacaklı robotlarda değişik yürüme algoritmaları kullanılabilir. Aşağıda en fazla kullanılan algoritmalara ait yürüme şemaları verilmiştir.
Şekil 2. Dynamixel AX-18A Servo Motor
Şekil 3. Bacaklardaki eklemler
6
Şekil 4. Bacaklı robot için üç ayaklı ve dört ayaklı yürüme algoritmaları
GÖRÜNTÜ İŞLEME SİSTEMİ
LifeCam Cinema Webcam - 720p HD
Robotun kontrolünde görüntü işleme teknolojisinden yararlanılmıştır. Dış ortamdan görüntü almak için HD kalite görüntü alabilen ve fiyat / performans oranı projeye uygun bir kamera olan LifeCam Cinema Webcam - 720p HD seçilmiştir.
Şekil 5: LifeCam Cinema Webcam - 720p HD
Görüntü İşleme Yazılımı
Görüntü işleme yazılımı, Python programlama dili ve OpenCV modülü kullanılarak geliştirilmiştir. Bu program ile oluşturulacak görüntü işleme algoritması sayesinde kameradan alınan canlı görüntüler işlenerek çevre algılamasında kullanılacak veriler elde edilmektedir..
7 GENEL KONTROL SİSTEMİ
Mini-ITX Anakart
Görüntü işleme, sesli komut algılama ve motor kontrol kısımlarından oluşan merkezi kontrol yazılımı Python programlama dili ve Tkinter GUI (Grafik kullanıcı arayüzü) modülü ile oluşturulmuştur. Bu program LINUX işletim sistemi kurulu olan Mini-ITX bilgisayarda çalışmaktadır.
Arduino MEGA
Merkezi kontrol yazılımından elde edilecek çıktılara göre servo motorları kontrol etmek için arduino mega mikrodenetleyici kartı kullanılmıştır.
Şekil 6. Mini-ITX Anakart
8
Şekil 7. Sistemin çalışma algoritması BULGULAR VE TARTIŞMA
Görüntü İşleme
Robot üzerinde kullanılan kamera en yüksekte olacak şekilde ve 75 cm genişliğindeki sırayı algılayacak durumda robot üzerine 40 cm yüksekliğe yerleştirilmiştir. Kamera robotun renge dayalı yabancı ot algılaması için kullanılmıştır.
Alınan görüntüdeki detayları azaltılarak yabancı otun daha kolay bulunması sağlanmış ve bilgisayara düşen işlem yükünü hafifletilmiştir. Bu amaçla Mean Filter, yani ortalama filtresi kullanılmıştır. 240 x 320 piksel çözünürlüğe sahip görüntüler üzerine 3 x 3 piksellik bir pencere üzerinden ortalama filtresi uygulanmıştır.
Bu filtreleme işleminde 3 x 3 pikselden oluşan bir pencere içerisindeki tüm piksel değerleri toplanarak ortalaması alınmakta ve ortalamada çıkan değer 3 x 3 piksellik pencerenin ortasındaki piksele atanmaktadır. Görüntü 3 farklı boyuttan oluşan bir RGB görüntü olduğu için bu işlem her üç renk boyutu içinde uygulanmıştır (Şekil 8).
9
Şekil 8. a. Orjinal resim b. Ortalama filtre uygulanmış hali
Ortalama filtresi uygulanarak detayları azaltılan görüntü üzerine RGB filtresi uygulanmıştır. Laboratuar çalışmalarında yabancı otu temsil eden yeşil renkli toplar kullanılmıştır. Bu nedenle RGB görüntü üzerindeki G ( yeşil) kanalına odaklanılmıştır.
R = 0 B = 0
G = ((G-B)+(G-R))
İşlemi yapılarak yeşil rengi içeren G kanalının diğer renklerden ayrılması sağlanmıştır. Böylece görüntüde yeşin içeren pikseller beyaz gözükürken arka plandaki tüm renkler siyah gözükerek, yabancı otun arka plandan ayrılması sağlanmıştır. Yeşil renk kanalına ortamda aydınlık durumuna göre uygulanan eşik değerine göre başarının arttığı gözlenmiştir. Gün ışığında yapılan çalışmalarda eşik değeri 0-255 değer aralığında 50 olarak seçilmiştir.
Şekil 9. a. Yüzey üzerindeki yeşil top b. Yeşil topun RGB filtre uygulanmış hali Uygulanan görüntü işleme yönteminin uygun eşik değeri seçildiğinde gün ışığında da başarılı sonuç verdiği ve yabancı otu simüle eden yeşil renkli topu toprak yüzey üzerinde tespit ettiği görülmüştür (Şekil 9).
10 Lazer tarayıcı
Robot üzerinde Hokuyo URG 04LX UG01 model lazer mesafe ölçer sensör kullanıldı.
Kullanılan sensör 5600mm mesafe‟yi ve 240°„ lik bir alanı tarayabilmektedir.
Sensörün mesafe ölçüm hassasiyeti ±30mm‟ dir. Açısal ölçüm çözünürlüğü ise 0.352°‟ dir ve10 Hz tarama hızına sahiptir. USB2.0 arayüzü sayesinde sensörden alınan ölçümler bu verileri işleyecek bilgisayara aktarılmaktadır (Şekil 10).
Şekil 10. Hokuyo lazer tarayıcı
Lazer tarayıcı sensörden elde edilen veriler en küçük kareler regresyonu yöntemi ile iki paralel düz çizgi üzerine oturtulmaktadır (Şekil 11).
Şekil 11. Bitki sırasının tespiti
11
Şekil 12. Robotun bitki sırasında ilerleme rotası
Sağ bitki sırası LR ve Sol Bitki Sırası LL ile gösterilmek üzere, lazer tarayıcı sensörden alınan veriler en küçük kareler regresyon yöntemi uygulanarak iki adet doğru ile gösterilmiştir (Şekil 12). Bu gösterim elde edilen verilerden hesaplanan doğru formülüne göre yapılmıştır. Elde edilen doğru formülü :
LL: y=ax + bL = -0.6618x + 102.01 LR: y= ax+bR = -0.6618x + 32.61
Yukarıdaki formülde a, bL ve bR doğru denkleminin katsayılarıdır.
Robotta navigasyon işlemi temel olarak lazer sensörden alınan verilere göre gerçekleştirilmiştir. Robot üzerine ön ve arkada sağ ve solda bulunmak üzere 4 adet ultrasonik sensörde yerleştirilmiştir. Bu sensörler normal gidiş durumunda sıra sonunun bulunması amacıyla kullanılmıştır. Ön ve arkada bulunan ultrasonik sensörlerin herbirinde okunan değer sıra arası mesafeye göre belirlenmiş eşik değerden fazla olduğunda robot sıra sonuna geldiğini algılamakta ve dönüş algoritmasına başlamaktadır. Aynı şekilde dönüş algoritmasının sonlandırılması da ultrasonik sensörlerden alınan verilere göre gerçekleştirilmektedir.
Ayrıca lazer sensörden veri alınamaması durumunda ultrasonik sensörlerden alınan veriler hassasiyeti daha az olmakla birlikte sağ ve soldaki bitki sıralarının en küçük karaler regresyonu yöntemi için kullanılabilmektedir.
12 Hareket
Tasarlanan 6 bacaklı robotun yürümesi için tripod yürüme algoritması kullanılmıştır.
Tripod yürüme algoritması 3 ayağın sürekli yerde olduğu stabil bir yürüme şekli olduğu için tercih edilmiştir (Şekil 13).
Tablo 1: Yürüme paterni
Ayak No Sol Sağ
Yürüme
Döngüsü L1 L2 L3 R1 R2 R3
1. adım o o o o o o
2. adım o o o o o o
Şekil 13. Tripod yürüme
Robotun ilerleme yönüne göre sol tarafındaki ayaklar sırasıyla L1, L2 ve L3; sağ tarafındaki ayaklar ise R1, R2 ve R3 olarak isimlendirilmiştir. Tripod yürüme algoritması kullanıldığı için birinci adımda L1, L3 ve R2 harekete başladığında, R1,R3
ve L2 destek ayağı olmaktadır. İkinci adımda ise R1, R3 ve L2 harekete başladığında ise L1, L3 ve R2 destek ayağı olmaktadır (Tablo 1). Bu adımlar birbirinin peşi sıra tekrarlanarak robotun ileri doğru gitmesi sağlanmaktadır. Birinci ve ikinci adımın süreleri üzerinde manipülasyon yapılarak ise robotun sağa veya sola doğru dönmesi sağlanmaktadır.
13
Şekil 14. Robotun sıra arasında gidiş dönüş şekilleri (1) Basit U dönüşü
(2) Sıra atlayarak dönüş
Şekilde sıra arası genişlik W, sıra sonu ile blok sınırı arasındaki mesafe ise S ile gösterilmiştir. Robot standart çalışmasında sırayı takip ederek ilerlemekte ve sıra sonunda bir sonraki sıraya dönmektedir. Ancak bazı durumlarda önceden belirtilen rotaya uygun olarak sıra atlayarakta dönüş işlemini gerçekleştirebilmektedir (Şekil 14).
Robotun kullanılacağı uygulama alanında kaç sıra olduğu ve ilk dönüşün sağ tarafa mı yoksa sol tarafa mı olacağı robot çalıştırılmadan önce programda ayarlanmalıdır.
Böylece robot geçtiği sıraları sayarak işlemi bitireceği sırayı bulmaktadır.
14 SONUÇ
Geliştirilen robot 6 bacaklı yapıdadır. Tripod yürüme algoritmasını kullanarak ilerlemektedir. Birbirine paralel bitki sıraları arasında lazer tarayıcı sensöründen faydalanarak sağ ve solundaki bitki sırasına göre olan konumunu ayarlarak sıra arasında ilerleyebilmektedir. Sıra sonuna geldiğini başına ve sonuna yerleştirilen ultrasonik sensörler ile algılayarak yandaki sıraya geçiş yapmaktadır.
Geliştirilen sistem tarımda farklı (nakliye, sera işçiliği, ilaçlama, hasar tespit, alan belirleme vb.) işlemlerin yürütülmesinde kullanılabildiği gibi özel amaçların (sıra üzeri yada sıra arası işlemler, konum belirleme) başarılmasında kolaylık sağlayacaktır.
Geliştirilen sistem kendi yürür olacağı gibi bitki var/yok ya da özellik tanımlama gibi komutları da yerine getirebilecektir. Elde edilen sistem farklı bilim dallarında kullanıma uygun hale getirilebilir.
Geliştirilen sitem üzerine eklenebilecek yeni görüş ve iyileştirmelerle farklı özellikler kazandırılarak yeni projelerin yürütülmesine temel eleman olacaktır. Araç üzerine yerleştirilen farklı amaçları başaracak yeni sistemlerin taşınması, hedef noktalara yönlendirilmesi amacıyla projede araştırma olanakları içerisinde olacağından projede maliyetleri düşürecek yapıdadır. Bu çalışmalar sonunda tarım toplumunun birçok sorununu çözecektir.
Dünyada sürekli gelişen tarımda, otomatik kontrol ve kendi yürür sistemlerle rekabet etme, gerek basit yapısı gerekse ucuz olması ile Türkiye'nin uluslararası alanda yerini almasını sağlayacaktır. Hatta bu alanda yurtdışına bağımlılığı azaltacak ve hatta ortadan kaldıracak potansiyele sahip bir ticari ürün olacaktır. Proje sonunda patent alınacaktır. Elde edilen prototip daha sonra ihtiyaca özel boyutlara ulaştırılabilmek için yeni projelere amaç olacaktır.
15 KAYNAKLAR
Grovum, M. A and G. C. Zoerb. 1970. An automatic guidance system for farm tractors.Transactions of the ASAE 13(5):565-573,576.
Kaminaka et al., 1981. Visual monitoring in a simulated agricultural machinery operation. Human Factors, 23(2), 165–173
Tillett, N.D.,1991. Automatic guidance sensors for agricultural field machines:A review. Journal of Agricultural Engineering Research, Volume 50, Pages 167–187 Nieminen, T. and M. Sampo. 1993. Unmanned vehicles for agricultural and off- highway applications. SAE Technical Paper Series No. 932475. Warrendale, PA:
SAE.
Marchant, J.A. (1996). Tracking of row structure in three crops using image analysis.
Computer and Electronics in Agriculture 15: pp. 161-179.
Gerrish ve ark., 1997. Self streering tractor guided by computer vision. Appl.
Eng.Agric. 13(5), 559-563.
Marchant *, J.A. Hague, T. Tillett, N.D., 1997. Row-following accuracy of an autonomous vision-guided agricultural vehicle. Computers and Electroncis in Agriculture 16: 165-175
Kondo & Ting, 1998. Robotics forbiopr oduction systems. American Society of Agricultural Engineering, Publ. 0598
De Baerdemaeker et al., 2001. Mechatronic systems, communication, and control in precision agriculture. IEEE Control Systems Magazine, 21(5), 48–70
Cho ve ark 2002. . Development of a threedegreesoffreedom robot for harvesting lettuce using machine vision and fuzzy logic control. Biosystems Engineering, 82(2), 143–149
Benson ve ark. 2003. Machine vision-based guidance system for agricultural grain harvesters using cut-edge detection. Biosystems Engineering, 2003;
86(4):389－398.
Ima ve Mann, 2003 “Lightbar Design: The Effect of Light Color, Lightbar Size and Auxiliary Indicators on Tracking and Monitoring Performance”. Agricultural Engineering International: the CIGR Journal of Scientific Research and Development.
Manuscript ERG
Bak, T. Jakobsen, H., 2004. Agricultural Robotic Platform with Four Wheel Steering for Weed Detection. Biosystems Engineering 87 (2), 125–136
16
Ohnishi, T., Asakura, T., 2004. “On walking behaviour strategy for spider-robot based on environmental information”, Proceedings of 2004 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems, Sendai, Japan.
Kise; M., Zhang; Q., Rovira Ma, F., 2005. A Stereovision-based Crop Row Detection Method for Tractor-automated Guidance. Biosystems Engineering 90 (4), 357–367 Li, M., Imou, K., Wakabayashi, K., Shinya Yokoyama, S., 2009. Review of research on agricultural vehicle autonomous guidance. Int J Agric & Biol Eng Open Access at http://www.ijabe.org Vol. 2 No.3 1
Tekin, A.B.,Değirmencioğlu, A. 2010. Tarımsal Bilişim: İleri tarım teknolojileri.
Akademik Bilişim Konferansı. Muğla Üniversitesi. Muğla
Zhang, J. ve ark. 2014. “Mapping Orchards for Autonomous Navigation”, ASABE and CSBE/SCGAB Annual International Meeting, Montreal, Canada
