207 Yönlendirme Metodolojisi ve Tarımsal Üretim

Transkript

27. Tarımsal Mekanizasyon Ulusal Kongresi, 5-7 Eylül 2012, Samsun
Yönlendirme Metodolojisi ve Tarımsal Üretim Uygulamaları
için Geliştirilen Farklı Yönlendirme Sistemleri
1
İlker ÜNAL1, Mehmet TOPAKCI2
Mehmet Akif Ersoy Üniversitesi, Bucak Hikmet Tolunay M.Y.O, Bucak/Burdur
2
Akdeniz Üniversitesi, Ziraat Fakültesi, Tarım Makinaları Bölümü, Antalya
[email protected]
Özet: Tarımsal üretim uygulamalarında, temel kuvvet kaynağı olarak traktör, biçerdöver,
ekim makinaları ve ilaçlama makinaları gibi birçok mekanizasyon araçları
kullanılmaktadır. Bu alet ve makinalar, tarımsal üretim işlemlerinin daha hızlı ve etkin
yapılmasını sağlayarak, verimliliği artırmakta ve üretimin maksimize edilmesi için
kullanılmaktadır. Tarım makinaları üretimi yapan firmalar, tarımsal etkinliği arttırabilmek
için daha büyük traktörler ve makinalar üretmektedirler. Fakat artan makina
büyüklükleri, aynı zamanda yararlı kullanım sınırları için olumsuz etkileri de beraberinde
getirmektedir. Bu olumsuzlukların başında, operatörlerin kullanım ve yönlendirme
sıkıntıları gelmektedir. Bu sebeple araştırmacılar, tarımsal işlemlerdeki etkinliğin
geliştirilebilmesi için yeni yöntemler aramaktadırlar. Bu yöntemlerden bir tanesi de
yönlendirme teknolojisidir. Yönlendirme teknolojisi ile otonom olarak hareket eden robot
sistemler ve sürücüsüz traktör çalışmaları mümkün olabilmektedir. Bu çalışmada,
yönlendirme teknolojisi açıklanarak, tarımsal uygulamalar için geliştirilen robot sistemler
ve sürücüsüz traktör çalışmaları hakkında özet bilgiler verilmiştir.
Anahtar kelimeler: Yönlendirme, robot sistemler, sürücüsüz traktör
Navigation Methodology and the Different Navigation Systems
for the Agricultural Applications
Abstract: Many mechanization equipments, such as tractors, harvesters, sowing
machines and spraying machines, are used as fundamental force sources in agricultural
production applications. These equipments and machineries are used to increase
productivity and maximize production as well as providing faster and more effective
agricultural production operations. Manufacturers of agricultural machinery produce
larger agricultural tractors and machines in order to increase efficiency. But increasing
sizes of the machine also bring about the negative effects for effective usage limits.
Operators’ usage and routing problems are the primary challenges. For this reason,
researchers are looking for new ways to develop efficiency in agricultural operations.
One of these methods is navigation technology. Autonomous robot systems and
driverless tractor studies are possible by applying navigation technology. In this study,
by explaining the navigation technology, robot systems and driverless tractor developed
for agricultural applications are summarized briefly.
Key words: Navigation, robot systems, driverless tractor
Giriş
1900’lü yılların başında içten yanmalı motorların icadından sonraki süreçte tarım
makinalarında hızlı bir ilerleme sağlanmıştır. Bu ilerleme süreci, tarımsal üretkenlik ve
verimliliğin artırılmasına yönelik fikirlerin hayata geçirilmesi çalışmalarıyla gelişimini devam
ettirmiştir. Tarım makinalarının geliştirilmesinde düşünülen fikirlerden bir tanesi de otonom
makinaların tasarlanmasıydı. İlk patentlendirilmiş traktör yönlendirme mekanizması Wilrodt
(1924) tarafından gerçekleştirilmiştir.
207
1950 ve 1960’lı yıllarda otomatik kontrol uygulamaları, endüstride süreç kontrol
işlemlerinde yaygın bir şekilde kullanılmaya başlanmıştır (Wilson, 2000). Otomatik kontrol
sistemlerinin potansiyeli, tarım teknolojileri de dahil olmak üzere tüm endüstri alanlarında
fark edilmiştir. 1970 yılına kadar olan süreçte otonom olarak hareket eden tarım
makinalarının çoğunda mekanik ayarlar kullanılmıştır (Reid ve ark., 2000).
1980 yılından itibaren görüntü analizi ve sensör teknolojisi konularındaki gelişmeler,
makinaların görmeye dayalı kılavuz sistemleri yardımıyla yönlendirilebilmesini mümkün hale
getirmiştir. Bu yöntem, kılavuz sistemler için popüler hale gelmiş ve araştırıcılar görüntü
sensörleri ile yönlendirilebilen tarım makinaları ile ilgili çalışmaya başlamışlardır (Reid ve
Searcey, 1988). Aynı zamanda, tekerlek konum sensörleri, detektör ve duyargaların kullanımı
ile araç yönlendirme uygulamalarında hassasiyet sağlanmaya çalışılmıştır (Wilson, 2000).
1990 yılında Carnegie Mellon Üniversitesi tarafından görüntü tabanlı otonom yonca hasat
makinası geliştirilmiştir (Ollis ve Stentz, 1997). Geliştirilen hasat makinesi, görüntü işleme
yöntemine göre makinanın bir önceki geçişte oluşturduğu çiziyi referans alarak
yönlendirilmektedir. Ollis (1997) yaptığı çalışmada, hasat makinasının daha güvenli ve hassas
çalışabilmesi için DGPS kullanılması gerektiğini belirtmiş fakat o zamanki teknolojik şartlarda
bunun mümkün olmadığını bildirmiştir. Pilarski ve ark. (2002) aynı hasat makinası üzerine
GPS sistemindeki hassasiyet iyileştirmelerinin de etkisiyle DGPS modülünü eklemişlerdir. 2000
yılından günümüze kadar olan süreçte, sensör ve GPS teknolojilerindeki gelişmelerin de
etkisiyle, otonom tarım makinalarının geliştirilmesi konusundaki çalışmalar yoğun bir şekilde
devam etmektedir.
Yönlendirme Metodolojisi
Yönlendirme, bir kişinin veya bir aracın bir noktadan başka bir noktaya olan hareketinin
kontrol edilmesi ve izlenmesi sürecidir. Yönlendirme; denizde ve havada rota, karada ise
güzergâh belirleme ve yön bulma gibi çok farklı uygulama alanında bir gereklilik olarak
kendini göstermektedir. Bu sebeple uygulama alanlarına göre uçak, gemi, araba (araç)
yönlendirme ya da kişisel yönlendirme gibi çeşitli isimler almaktadır. Her ne kadar söz konusu
yönlendirme yöntemleri, amaç ve uygulama ortamına bağlı olarak ortaya çıkan kısıtlamalar
sebebiyle önemli farklılıklar içerse de yol bulma isteği tüm bu yöntemlerin temelini
oluşturmaktadır (Doğru ve Uluğtekin, 2005).
Yönlendirme sistemleri, hangi uygulama alanında kullanılırsa kullanılsın temel bazı
gereksinimleri olan bir işlemdir. Bu gereksinimler;

İşlem başlangıç noktasının konumu,

Kullanıcının anlık konumu,

Varış noktasının konumu,

İşlem sırasında kullanılacak yöntem(ler) ve

Kullanılacak yönteme göre yapılacak hesaplamalar şeklinde belirlenmiştir (Nissen ve
ark., 2003).
Araç yönlendirme uygulamalarının yukarıda belirtilen gereksinimler çerçevesinde
gerçekleştirilebilmesi için dört temel bileşenden oluşan bir yapının oluşturulması
gerekmektedir. Bu bileşenler;
 Sistemde, kullanım şartlarına bağlı olarak tercih edilecek bir konum belirleme sistemi
(GPS),
 Uygun konum belirleme sistemi ile elde edilen verilerin ilişkilendirileceği ve sistemin
doğru bir şekilde çalışmasını sağlayacak nitelikteki geometrik ve geometrik olmayan
veri,
208

Tüm verileri değerlendirecek, yön bulma işlemi için gerekli analiz ve hesaplamaları
yapacak ve elde edilen sonuçlar ile yönlendirme yapabilecek bir yazılım,
 Bu işlemlerin gerçekleştirileceği araç içi donanım olarak sıralanabilir.
Araç yönlendirme uygulamaları iki kategoriye ayrılmaktadır. Birincisi, sürücü destekli
otomatik yönlendirme uygulaması, ikincisi ise sürücü desteği olmadan hareket edebilen
otonom yönlendirme uygulamasıdır. Sürücü destekli otomatik sistemde, bir operatör aracın
çalışma performansını izlemektedir ve zor çalışma koşullarında aracın çalışmasını manuel hale
getirerek aracı yönlendirmektedir. Bu tür uygulamalar, operatör üzerindeki baskı ve stresi
azaltır, verimlilik ve güvenliği artırır, yüksek performansla uzun süreler çalışabilmesini
sağlamaktadır (Gerrish ve ark., 1997). Sürücüsüz otonom sistemde ise araç, üzerine
yüklenen görev ve koordinat bilgilerine göre, kendi kendine hareket etmektedir. Otomatik
yönlendirme sistemleri otonom sistemlere göre maliyet açısından daha ucuz olmasını rağmen
etkinlik açısından otonom sistemler çoğu uygulamalarda tercih edilir duruma gelmiştir.
Otonom olarak hareket edebilen araçlar içerisinde 3 temel donanım bulunmaktadır.
Bunlar; konum sensörleri (GPS, pusula, vb.), araç kontrol sistemleri ve hareketlendiricilerdir.
Konum sensörleri, aracın daha önceden belirlenen bir rota üzerinden istenilen noktaya
konumlanmasını sağlamaktadır. Araç kontrol sistemleri, aracın ilerlemesi, durması ve
dönüşleri için gerekli olan komut kümesini sağlayan elektronik ve yazılımsal yapılardır.
Hareketlendiriciler ise aracın çalıştırılmasını sağlayan motorlar ve motorlara bağlı
hidrolik/elektronik bileşenlerdir. Otonom olarak çalışan bir aracın yönlendirilmesi işleminde,
araç kontrol sistemleri, konum sensörlerinden aldığı konum bilgilerini, uygun bir algoritmayla
işleyerek, aracın hareket planını belirler. Bu plan çerçevesinde, hareketlendiricilere gerekli
komutları göndererek aracın hareketlendirilmesini ve yönlendirilmesini sağlar.
Hassas tarım teknolojisinin ortaya çıkmasıyla birlikte araştırmacılar, tarım makinalarının
otomatik olarak yönlendirilebilmesi için farklı sistemler üzerine odaklanmışlardır. Otomatik
yönlendirme işlemi, önceden belirlenmiş bir rota üzerinden aracın otomatik olarak
ilerletilmesini amaçlamaktadır. Otomatik yönlendirmede kullanılan kılavuz sistemi, aracın
duruş yönünü tespit ederek hedefe ulaşmak için gerekli olan yönlendirme komutlarını
belirlemektedir. Tarım makinalarında günümüze kadar mekanik, radyo, ultrasonik ve optik
tabanlı kılavuz sistemleri kullanılmıştır. Bu kılavuz sistemleri farklı teknolojiler üzerine kurulu
olmasına rağmen temelde çoğu, heading (rota) açısı ve bearing (kertiz) açısı ve mesafe gibi
aynı kılavuz parametrelerini kullanırlar. Rota açısı, araç merkez hattı ile manyetik kuzey
arasındaki açı olarak tanımlanmaktadır. Kertiz açısı, manyetik kuzey ile gidilmesi istenen
nokta arasındaki açıdır. Mesafe ise, bulunulan nokta ile hedef nokta arasındaki uzaklık
miktarıdır. Açısal parametreler üzerinde gerçekleştirilen matematiksel işlemler yardımıyla
araçların sağa ya da sola dönüşleri belirlenebilmektedir.
Otonom Makina Çalışmaları
Nagasaka ve ark. (2004) 6 sıralı çeltik fide dikim makinası için otomatik yönlendirme
sistemi geliştirmişlerdir (Şekil 1). Sistem içerisinde hassas olarak konum belirlemek için RTK–
GPS alıcısı ve araç yönünün belirlenebilmesi için fiber optik jiroskop (FOG) kullanılmıştır. Araç
direksiyonu ile gaz, debriyaj ve fren pedalları için hareketlendiriciler kullanılmıştır. Mutlak
değerli döner sensör, aracın dönüş açısını ölçmek, yaklaşım sensörleri de debriyaj ve fren
pedallarının pozisyonlarını belirlemek için kullanılmıştır. Elektrikli lineer silindirler ise debriyaj
ve fren pedallarının kontrolü için kullanılmıştır. Çalışma sonucunda aracın 2.52 km/h ilerleme
hızında istenilen doğrultudan maksimum sapma değeri (RMS) 120 mm ve altında olduğu
tespit edilmiştir.
209
Şekil 1. Otomatik çeltik fide dikim makinasi (Nagasaka ve ark., 2004)
Kanjanaphachoat ve ark.(2011), konum belirlemek için DGPS alıcısı ve multipath
hatalarının düzeltilmesi için çift elektrikli pusula ile donatılmış yüksek hassasiyetli tarımsal
amaçlı robotik bir araç ve yönlendirme sistemi geliştirmişlerdir (Şekil 2). Aracın hareketi
süresince konum koordinatlarının tahminlendirilmesi için yeni bir düzeltme algoritma modeli
kullanılmıştır. Kullanılan model, hem DGPS alıcısından hem de iki elektrikli pusuladan gelen
verileri senkronize olarak kullanmaktadır. Eğer kullanılan DGPS alıcısının izlediği uydu sayısı 6’
dan az ve HDOP değerinin 3 den fazla olduğu problemli şartlarda, pusulalar, sistemin kararlı
çalışmasını sağlamaktadır. Sistem, ağaç yoğunluğun fazla olduğu ortamda test edilmiş ve
multipath hatasının 20 cm dolayında gerçekleştiği bildirilmiştir. Araştırıcılar, geliştirilen
sistemin küçük boyutlu pülverizatörler için uygun olduğunu belirtmişlerdir.
Şekil 2. Mini ilaçlama robotu (a) hidrolik kontrol sistemi (b) joystick (c) pusula sensörü ve alıcı kartı (d)
DGPS alıcısı (e) DGPS anteni (f) laptop (Kanjanaphachoat ve ark., 2011)
Garcia ve ark. (2011) ucuz maliyetli GPS alıcısı yardımıyla traktörlerin otonom
yönlendirilmesini sağlayan bir yönlendirme sistemi geliştirmişlerdir (Şekil 3). Sistem, John
Deere 6400 traktörü üzerine yerleştirilmiştir. Sistem içerisinde temel GPS alıcısı olarak HI–
204III Haicom alıcı ve bu alıcının hassasiyetini kontrol edebilmek için de Garmin 15 ve
Garmin 18 alıcıları kullanılmıştır. Traktör dümenlemesinin sağlanabilmesi için direksiyon
simidine bir dişli ve bu dişlinin hareketlendirilmesi için RE–30 Maxon DC motor monte
210
edilmiştir. Motor dönüş hızının direksiyon dönüş hızına adapte edilebilmesi için GP 32 Maxon
düşürücü dişli kullanılmıştır. Teker dönüş açısının belirlenmesi için MA3 US dijital manyetik
enkoder kullanılmıştır. GPS alıcısı ve diğer sensörlerden gelen verilerin değerlendirilmesi,
motorun gerekli miktarda çalıştırılarak direksiyonun sağa ya da sola dönüşlerinin
sağlanabilmesi ve gerekli olan verilerin hesaplanabilmesi için taşınabilir bilgisayar
kullanılmıştır. Araştırmacılar, traktörün yönlendirilmesi için kullanılan temel verinin, aracın
doğrultu açısı olduğunu bildirmişlerdir. Traktörün, 9 km/h ilerleme hızlarında istenilen
doğrultudan sapma miktarının 1 m ve altında olduğu, diğer hızlarda bu miktarın arttığı rapor
edilmiştir.
Şekil 3. Traktör yönlendirme sistemi (Garcia ve ark., 2011)
Burcham ve Lee (1999) tarımsal alanlardaki zararlıları bulmak ve ortadan kaldırmak için
otonom bir robot geliştirmişlerdir (Şekil 4). Otonom yönlendirme işlemi için üzerine
yönlendirme sensörleri ve DGPS alıcısı yerleştirilmiş olan ATRV-Jr (iRobot, MA, USA) robot
kullanılmıştır. Otonom olarak hareket edebilen robot, coğrafi olarak tanımlanmış bir çerçeve
içerisinde tanımlı olan noktalara yönlenebilme yeteneğine sahiptir. Robot için gerekli olan
oryantasyon verilerinin elde edilmesi için manyetometre ve eğimölçer kullanılmıştır. Sistem
içerisinde iki adet bilgisayar bulunmaktadır. Birinci bilgisayar, aracın hareket edeceği coğrafi
çerçevenin tanımlanması, ilerleyeceği noktaların oluşturulması (yönlendirme dosyası) ve robot
üzerindeki bilgisayara yüklenmesi için kullanılmıştır. İkinci bilgisayar, robot üzerindedir ve
içerisinde yönlendirme yazılımı ve dosyası yüklüdür. Yönlendirme yazılımı, araştırmacılar
tarafından C++ yazılımı kullanılarak oluşturulmuştur. Yazılım, DGPS ve manyetometre
ünitelerinden gelen verilere göre robotun hareketlendirilmesi ve yönlendirme dosyasındaki
noktalara yönlendirilmesini sağlamaktadır.
Geliştirilen robot, ateş karıncaları zararlısını tespit etmek ve ilaçlamak için kullanılmıştır.
Zararlının tespit edilebilmesi için, termal kızılötesi sensörden yararlanılmıştır. Ateş karıncasının
ısı değeri, toprak yüzeyinin ısı değerinden yüksek olması nedeniyle zararlının rahatlıkla tespit
edilebildiği bildirilmiştir. Zaralı tespit edildiği anda robot üzerine yerleştirilen püskürtme
çubukları yardımıyla ilaçlanabilmektedir.
211
Şekil 4. Tarımsal alanlardaki zararlıları bulan ve ortadan kaldıran otonom robot (Burcham ve Lee, 1999)
Nistala (2006), tarım araçlarında, toprak özelliklerinin belirlenmesinde kullanılmak üzere
düşük maliyetli bir kılavuz sistemi geliştirmiştir (Şekil 5). Geliştirilen araçta, Fortuna Xtrack®
DGPS alıcısı kullanılmıştır. DGPS alıcısı, WAAS düzeltme sinyali yardımıyla yaklaşık 8-40 cm
arasında bir hassasiyete sahiptir. Taşınabilir bilgisayar olarak, Dell AximX50-v PDA
kullanılmıştır. PDA’ nın işlemci hızı 624 MHz dir. Elektronik olarak kontrol edilen
hareketlendiricilerin çalıştırılabilmesi için A Basic Stamp® 2p mikroişlemci kullanılmıştır. Test
aracı olarak, elektriksel olarak yönlendirilebilen, tek silindirli, benzinli ve 4 zamanlı motora
sahip bir ATV kullanılmıştır. Otonom kılavuz sistemi, önceden belirlenmiş örnekleme noktaları
için test edilmiştir. Sistemin ortalama ofset hatası yaklaşık 14-23 cm arasında belirlenmiştir.
Sistemin örnekleme noktalarına göre standart sapması yaklaşık 6-9 cm arasında olduğu tespit
edilmiştir. Sistemin toplam maksimum hatasının yaklaşık 48 cm olduğu bildirilmiştir. Ayrıca
araştırmacı, otonom araçlar için kullanılan 25-30 cm arasında hassasiyete sahip GPS
alıcılarının, toprak testi ve örnekleme işlemlerinde rahatlıkla kullanılabileceğini belirtmiştir.
Subramanian ve ark. (2006), narenciye bahçelerinde kullanım için makina görmesi ve
lazer radar tabanlı otonom yönlendirme sistemi geliştirmişlerdir (Şekil 6). Çalışmada,
narenciye bahçelerine uygun olması ve yaygın şekilde ilaçlama uygulamalarında kullanılması
nedeniyle John Deere 6410 traktör kullanılmıştır. Elektronik dümenlemenin sağlanabilmesi
için direksiyona Sauer Danfoss PVG 32 oransal servo valf yerleştirilmiştir. Traktör teker açısını
belirlemek için Stegmann artımlı döner enkoder, anlık olarak servo valf ve enkoder verilerini
işlemek için “Tern 586 engine” mikrodenetleyici, makina görmesi için Sony FCB-EX780S
kamera, lazer radar için SICKLMS200 radar, konum bilgisi için John Deere Starfire DGPS ve
tüm cihazları kontrol edebilmek için Windows 2000 işletim sistemi yüklü 2.4 GHz P4 bilgisayar
kullanılmıştır. Sistem içerisinde iki farklı yönlendirme algoritması kullanılmıştır. Birincisi,
kamera yardımıyla belirlenen ağaç yoğunluğuna göre yönlendirme, ikincisi ise lazer radar
yardımıyla traktörün ağaçlara olan mesafesine göre yönlendirme algoritmasıdır.
Araştırmacılar, çalışma sonucunda 3.1 ms-1 ilerleme hızında, makina görmesi yönlendirme
algoritması için 2.8 cm, lazer radar algoritması için 2.5 cm ortalama hatanın oluştuğunu
bildirmişlerdir.
212
Şekil 5. Yönlendirme sistemi (Nistala, 2006)
Şekil 6. Narenciye bahçeleri için geliştirilen makina görmesi ve lazer radar tabanlı yönlendirme sistemi
(Subramanian ve ark., 2006)
Gomez ve ark. (2011), tarım traktörlerinin yönlendirilmesi için elektromyografi (EMG)
tabanlı ve insan makina ara yüzüne (HMI) sahip bir sistem geliştirmişlerdir (Şekil 7). Sistem,
insan kafa derisine yerleştirilen bir sensör grubu yardımı ile elde edilen EMG ve
elektrokardiyografik (EKG) sinyallerinin işlenerek traktörün yönlendirilmesi prensibine
dayanmaktadır. Sistem içerisinde, EMG ve EKG sinyallerini toplayan 14 tuz sensörüne sahip
bir başlık, başlıktan gelen sinyalleri işleyen bir yazılım, traktör direksiyonunu yönlendiren bir
DC motor, teker dönüş açısını belirleyen bir enkoder, anlık konum bilgisini toplamak için bir
GPS, DC motorları kontrol eden bir elektronik kontrol ünitesi ve tüm sistemi yöneten bir
laptop bulunmaktadır. Geliştirilen sistem, hem manuel yönlendirme hem de otonom GPS
yönlendirme sistemleri ile karşılaştırılarak test edilmiştir. Çalışma sonucunda HMI sisteminin
hassasiyetinin manuel ve GPS yönlendirme sistemlerinden 7 cm farklılıkla çok az düşük çıktığı
belirlenmiştir. Araştırmacılar, 7 cm farkın tarımsal yönlendirme işlemlerinde kayda değer bir
öneminin olmadığını ve geliştirilen sistemin tarımsal uygulamalarda kullanılabilir olduğunu
bildirmişlerdir.
213
Şekil 7. EMG tabanlı traktör yönlendirme sistemi (Gomez ve ark., 2011)
Sonuçlar ve Öneriler
Hassas tarımın gelecekteki uygulamaları arasında; teknolojik gelişmelerin kullanım
kolaylığını sağlayacak olan, kullanıcı ara yüzlerinin iyileştirilmesi, kritik çalışma koşullarının,
makinaların ve toprağın durumu hakkında elde edilen verilerin uzak noktalara iletilmesini
sağlayacak telemetri sistemlerinin tasarlanması, uzaktan kontrol edilebilen ve konum
kontrollü otonom araçların geliştirilmesi olarak gösterilmektedir. Bununla beraber, son
zamanlarda operatörlerin hatalarını ortadan kaldırabilmek için sürücüsüz traktör konusunda
çalışmalar da yapılmaktadır.
Günümüzde, otomatik dümenleme ve otonom olarak GPS verilerine göre hareket edebilen
tarım makinaları üzerine yoğun çalışmalar yapılmaktadır. Yapılan araştırmaların tamamı
mekanik, elektronik ve yazılım teknolojisini içerisinde barındıran çok disiplinli çalışmalardır.
Bu çalışmada otonom olarak hareket eden makinaların yönlendirilmesi ve sürücüsüz
traktör çalışmalarına yön veren yönlendirme teknolojisi hakkında bilgiler verilmiştir. Ayrıca
konu ile ilgili yapılan farklı çalışmalardan örnekler sunulmuştur.
Literatür Listesi
Burcham, N.T. and Lee, P., 1999. Autonomous Robot for Locating and Eradicating Pests in Agricultural
Systems. http://www.asta.msstate.edu/2002/Projects/Engineering/02_12.pdf, Erişim: Mayıs 2012.
Doğru, A.Ö. ve Uluğtekin, N., 2005. CBS Uygulaması Olarak Araç Yönlendirme Sistemleri. Ege
Üniversitesi CBS Sempozyumu, İzmir, 175-181 ss.
Garcia, S.A, Gil, J.G. and Arribas, J.I., 2011. Evaluation of the use of low-cost GPS receivers in the
autonomous guidance of agricultural tractors, Spanish Journal of Agricultural Research.9(2):377-388
Gerrish, J.B., Fehr, G.R., Van, G.R., and Welch, D.P., 1997. Self-steering tractor guided by computer
vision. Applied Engineering in Agriculture. Vol. 13
Gil, J.G., Gonzalez, I.S.J., Alonso, L.F.N., and Garcia, S.A., 2011. Steering a Tractor by Means of an
EMG-Based Human-Machine Interface. Sensors 2011, 11, 7110-7126
Kanjanaphachoat, C., Hsieh, K.J., Cheng, C.T., Shi, H.M., 2011. Combining a differential global
positioning system and double electric compass to improve multi-path error correction for a highprecision agricultural robotic vehicle. Maejo Int. J. Sci. Technol. 5 (02): 169-180
Nagasaka, Y., Umeda, N., Kanetai, Y., Taniwaki, K. and Sasaki, Y., 2004. Autonomous guidance for rice
transplanting using global positioning and gyroscopes. Computer and Electronics in Agriculture. 43
(3), 223-234.
214
Nissen, F., Hvas, A., Swendsen, J. and Brodersen, L. 2003. Small-Display Cartography, GiMoDig Scientific
Report.
Nistala, G. J., 2006. Development of an Inexpensive Guidance System for Agricultural Purposes, M. Sc.
Thesis, Louisiana State University
Ollis, M., 1997. Perception Algorithms for a Harvesting Robot. Ph.D. thesis, Carnegie-Mellon University.
Ollis, M., Stentz, A. 1997. Vision-based perception for an automated harvester. IEEE International
Conference on Intelligent Robots and Systems. 3: 1838-1844.
Pilarski, T., Happold, M., Pangels, H., Ollis, M., Fitzpatrick, K. and Stentz, A., 2002. The demeter system
for automated harvesting. Autonom. Rob. 13: 9–20.
Reid J.F., Zhang, Q., Nogguchi, N., Dickson, M., 2000. Agricultural automatic guidance research in North
America. Comput Electron Agric. 25(1-2): 155-167.
Reid, J.F. and Searcy, S.W., 1988. An Algorithm for Separating Guidance Information from Row Crop
Images. Transactions of the ASAE. 31 (6) : 1624-1632.
Subramanian, V., Burks, T.F., Arroyo, A.A., 2006. Development of machine vision and laser radar based
autonomous vehicle guidance systems for citrus grove navigation. Computers and Electronics in
Agriculture 53 (2006) 130–143
Willrodt, F.L., 1924. Steering attachment for tractors. US.
Wilson, J.N., 2000. Guidance of agricultural vehicles – a historical perspective. Comput Electron Agric.
25(1-2): 3-9.
215

207 Yönlendirme Metodolojisi ve Tarımsal Üretim

Transkript

Benzer belgeler

Tarım Finansmanında Sürdürülebilirlik

Çalılık yangını ve sel felaketlerini takiben temel ruh sağlığı servisi