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一种告诉种植者何时给作物浇水的机器人即将问世

导读 2022年1月4日整理发布:每个后院园丁都知道何时给植物浇水是多么困难。将其乘以数十或数百英亩,很容易看出种植者在保持作物健康同时明智地

2022年1月4日整理发布:每个后院园丁都知道何时给植物浇水是多么困难。将其乘以数十或数百英亩,很容易看出种植者在保持作物健康同时明智地管理水资源方面面临的挑战。

为了准确确定需水量,种植者用手从植物上摘下单片叶子,将它们放入压力室中,然后施加气压以观察水何时开始从叶茎中渗出。这种测试非常耗时,并且意味着种植者每天只能到达田地的多个区域,并且无法根据需要进行频繁的测试来准确确定最佳灌溉调度模式。

来自加州大学河滨分校和加州大学默塞德分校的一组研究人员通过国家科学基金会的国家机器人计划从农业部获得了超过100万美元的赠款,以应对这些挑战。加州大学河滨分校的助理教授KonstantinosKarydis和AmitK.Roy-Chowdhury教授均来自电气和计算机工程系。领导这项工作的加州大学默塞德分校由计算机科学教授StefanoCarpin代表;和环境工程学教授JoshuaViers。

作为该项目的一部分,该小组正在开发一种机器人压力室,可以自动对叶子进行采样并立即在现场进行测试,以提供最新的数据。该系统将在一段时间内甚至在大领域收集数据,而不仅仅是提供快照。

经常更新的数据可以帮助种植者更好地计划灌溉计划以节约用水,优化负责确定和分析铅水潜力的作物专家花费的时间和精力,并有助于降低食品生产链中的一些成本。

当前的测量技术包括收集叶子样本并将它们运送到场外地点,在那里测试人员可以使用非常准确、昂贵的压力室;或使用手持式压力室在田间采样和分析叶片样本。

Karydis说:“在第一类中,叶子样本可能会混淆,从而无法将它们追溯到它们来自田地的特定区域。“此外,考虑到采样和分析之间经过的时间,叶子的特性可能会有所不同,这反过来可能会产生误导性的结果。”

现场的手持仪器可能不太准确,但可以用来自同一植物的不同叶子进行多次测试。这种方法费时费力,必须由经过专门培训的人员进行。

Carpin已经与加州大学戴维斯分校和加州大学伯克利分校的同事合作创建了机器人辅助精确灌溉输送或RAPID系统,该系统沿着作物行移动,根据传感器数据调整灌溉流量,传感器数据准确地告诉机器人每株植物需要什么.

该项目将使用与RAPID相同的移动基础机器人,但为其配备了由加州大学河滨分校的研究人员设计的定制机器人叶子采样器和压力室,并与可以勘察田地并将机器人引导到区域的无人机配对出于兴趣。

“使用这个过程,种植者可以整天调查植物,即使是在大片土地上,”Carpin说。

这个为期四年的项目将支持研究生以及本科生的暑期研究机会。该项目分为四个阶段:房间的开发;开发机器视觉,让机器人可以“看到”来自叶茎的水;协调多个机器人——在空中和地面上;和评价。

研究人员计划在2021年春季制造出第一套自动化压力室原型,并在2021年春季和夏季的受控环境中评估其性能并改进设计。他们预计在2022年冬季完成设置,以便他们可以开始受控现场测试。

“我们必须尽快处理,因为如果我们错过了一个生长旺季,我们必须再等九个月才能下一个,”Carpin说。“我们希望能够在明年夏天开始测试并在每个夏天进行测试,我们需要能够最大限度地进行测试。”

研究人员在他们的提案中写道,当所有组件设计完成后,设计和代码将开源,项目期间收集的所有数据将提供给科学界。

该项目是在加州大学默塞德分校社会利益信息技术研究中心(CITRIS)主任Carpin和Viers与当地农民讨论种植杏仁和葡萄所面临的挑战之后发起的。Karydis和Roy-Chowdhury已经从Riverside地区的柑橘和鳄梨种植者那里听到了同样的挑战,因此四人合作。

“加州农业在可扩展性方面面临挑战,”Carpin说。“但这是一次令人兴奋的合作,因为我们将开发一个适用于不同种类作物的系统。”

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