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Stereovision-based Ridge-Furrow Detection and Tracking System for Autonomous Seeding : 자율파종을 위한 두둑검출 및 추종시스템

DC Field Value Language
dc.contributor.advisor김학진-
dc.contributor.author윤창호-
dc.date.accessioned2020-05-07T04:10:22Z-
dc.date.available2020-05-07T04:10:22Z-
dc.date.issued2020-
dc.identifier.other000000159702-
dc.identifier.urihttp://dcollection.snu.ac.kr/common/orgView/000000159702ko_KR
dc.description학위논문(석사)--서울대학교 대학원 :농업생명과학대학 바이오시스템·소재학부(바이오시스템공학),2020. 2. 김학진.-
dc.description.abstractThis paper proposes a stereovision-based auto-guidance method for a riding cultivator. Ridge and furrow are corrugated field structures created before seeding operation for good water balance in a field. The stereovision provides the ability to aware these field structures and determine a navigation path. In developing an efficient ridge and furrow classification algorithm for the outdoor application, however, the stereovision would suffer from the erratic movement of a vehicle on uneven surface and interferences caused by strong sunlight. The developed algorithm adopts a combination of vdisparity representation, the Otsus thresholding and a roll angle compensation method proposed to overcome the problems. Feasibility tests were conducted using video data collected under outdoor conditions to analyze the image classification accuracy of the algorithm. The developed algorithm was able to classify the ridge and furrow with over 90% of accuracy
in the rough outdoor conditions. Field testing with the automatic guided riding cultivator equipped with the stereo camera proved the developed ridge tracking algorithm would be applicable to a real-world agricultural application, showing the lateral deviations of the average RMSE of 2.5cm and 6.2cm in a flat field and a hilly field respectively.
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dc.description.abstract자율주행 자동차의 차선 감지 기술 및 자율주행 방제기의 작물열 감지 기술과 같이 차량에서 사용되는 비전 방식의 자율주행은 사람의 눈을 대신하여 차량의 경로를 판단한다. 두둑은 고랑 관개에서 나타나는 밭의 지형적 특성이며 작물열과 같이 평행한 형태로 나지만 작물열과는 다르게 색의 특성이 분명하게 나타나지 않지만 두둑과 고랑의 높낮이 차이를 이용하여 농지내 주행 경로를 판단 할 수 있다. 본 연구에서는 스테레오 카메라를 통해 얻은 3차원 정보를 이용하여 두둑의 높낮이 특성으로 두둑과 고랑을 구분하고 자율주행 트랙터의 주행 기준선을 추출하는 알고리즘을 개발하고자 하였다. 개발 알고리즘의 원리는 스테레오 카메라를 통해 얻어진 두둑 표면의 깊이 이미지가 밭의 거친 표면과 트랙터의 거동에 의해 나타나는 카메라와 지면의 상대적인 변화값을 Blurring 기법과 Contour 라인의 기울기 정보를 통해 예측하고, 이를 얻어진 깊이 데
이터에 반영한다. 보정된 깊이 이미지는 v-disparity 방법과 Otsus Thresholding을 통해 최종적으로 두둑과 고랑을 구분하고 각 Segmentation에 대한 두둑의 중앙값들에 대한 선형 회귀 분석을 통해 최종적인 주행 기준선을 추출한다. 개발된 알고리즘을 검증하기 위하여 실제 두둑 환경에서 취득한 영상 데이터를 토대로 이미지 검출률 분석과 횡변위 오차 분석을 수행 하였다. 개발된 알고리즘의 두둑 검출율 분석 결과 평균 94.2%의 정확도를 보였으며 실제 자율주행 플랫폼에 적용 결과 4.05cm의 추종 오차 성능을 보였다.
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dc.description.tableofcontentsChapter 1. Introduction 1
1.1. Study Background 1
1.2. Purpose of Research 2
1.3. Review of Literature 3

Chapter 2. Meterials and Methods 6
2.1. Ridge and Furrow 6
2.2. Principle of Stereovision 8
2.3. Ridge and Furrow Detection and Tracking Algorithm 11
2.3.1 Ridge and Furrow Classification Algorithm using vdisparity and Otsus thresholding 12
2.3.2 Roll Angle Compensation 15
2.3.3 Sliding Window Technique 17
2.3.4 ROI Setting . 18
2.3.5 Path Tracking Model 19
2.4. Feasibility Tests 23
2.4.1 Data Collection 23
2.4.2 Image Calssification Accuracy Analysis 25
2.5. Field Testing 26
2.5.1 Ridge Tracking System 26
2.5.2 Test Fields and Performance Evaluation 28

Chapter 3. Results and Discussion 31
3.1. Effect of Sunlight on Detection Performance 31
3.2. Feasibility of Using Roll Angle Compensation Method for Uneven Surface Movement. 33
3.3. Field Test Result 35

Chapter 4. Conclusions 38

Bibliography 39
Abstract in Korean 43
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dc.language.isoeng-
dc.publisher서울대학교 대학원-
dc.subject.ddc660.6-
dc.titleStereovision-based Ridge-Furrow Detection and Tracking System for Autonomous Seeding-
dc.title.alternative자율파종을 위한 두둑검출 및 추종시스템-
dc.typeThesis-
dc.typeDissertation-
dc.contributor.AlternativeAuthorChangho Yun-
dc.contributor.department농업생명과학대학 바이오시스템·소재학부(바이오시스템공학)-
dc.description.degreeMaster-
dc.date.awarded2020-02-
dc.identifier.uciI804:11032-000000159702-
dc.identifier.holdings000000000042▲000000000044▲000000159702▲-
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