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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2023.3
- 수록면
- 208 - 216 (9page)
- DOI
- 10.5302/J.ICROS.2023.22.0226
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To utilize autonomous driving tractors for precision agriculture, the cultivable farmland area and its boundary information must be determined. Currently, autonomous driving is performed using the global positioning system (GPS) data of four boundary points; however, the operator must drive and obtain the boundary information. In this study, a vision-based autonomous driving algorithm was developed. A stereo camera and a MobileNetV3-based segmentation algorithm were used to segment the cultivable area and boundary, perform autonomous driving, and store the boundary information. Inverse perspective mapping was performed to store the farmland information in a two-dimensional space, and occupancy grid mapping was performed according to the heading angle of the tractor obtained from Inertial Measurement Unit (IMU) and GPS. By using the preview distance concept, a target heading angle of the tractor was generated at a point away from the boundary, and Proportional-Differential controller was used for the path-tracking algorithm.
목차
Abstract
I. 서론
II. 기존 연구 동향
III. 연구 내용 및 방법
IV. 딥 러닝을 이용한 경작지 세분화 알고리즘
V. 2차원 점유 격자 지도(OGM) 생성[1]
VI. 농기계의 목표 지향각 생성 및 제어
VII. 실험 및 결과
Ⅷ. 결론
REFERENCES
참고문헌 (26)
참고문헌 신청
H. Moravec and A. Elfes, “High resolution maps from wide angle sonar," Proceedings. 1985 IEEE International Conference on Robotics and Automation, vol. 2. IEEE, 1985.
O. Ronneberger, P. Fischer, and T. Brox, “U-net: Convolutional networks for biomedical image segmentation," International Conference on Medical Image Computing and Computer-Assisted Intervention, Springer, Cham, 2015.
A. G. Howard, M. Zhu, B. Chen, D. Kalenichenko, W. Wang, T. Weyand, M. Andreetto, and H. Adam, “Mobilenets: Efficient convolutional neural networks for mobile vision applications," arXiv preprint arXiv:1704.04861, 2017.
Y. Ko, Y. Lee, S. Azam, F. Munir, M. Jeon, and W. Pedrycz, “Key points estimation and point instance segmentation approach for lane detection," IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems, 2021.
Y. He, X. Zhang, Z. Zhang, and H. Fang, “Automated detection of boundary line in paddy field using MobileV2-UNet and RANSAC," Computers and Electronics in Agriculture, vol. 194, p. 106697, 2022..
O. Ronneberger, P. Fischer, and T. Brox, “U-net: Convolutional networks for biomedical image segmentation," International Conference on Medical Image Computing and Computer-Assisted Intervention, Springer, Cham, 2015.
A. G. Howard, M. Zhu, B. Chen, D. Kalenichenko, W. Wang, T. Weyand, M. Andreetto, and H. Adam, “Mobilenets: Efficient convolutional neural networks for mobile vision applications," arXiv preprint arXiv:1704.04861, 2017.
Y. Ko, Y. Lee, S. Azam, F. Munir, M. Jeon, and W. Pedrycz, “Key points estimation and point instance segmentation approach for lane detection," IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems, 2021.
Y. He, X. Zhang, Z. Zhang, and H. Fang, “Automated detection of boundary line in paddy field using MobileV2-UNet and RANSAC," Computers and Electronics in Agriculture, vol. 194, p. 106697, 2022..
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