자율경운 트랙터를 위한 다변형 포장 자동 경로생성 기술 연구

한웅철 ( Xiongzhe Han ),전찬우 ( Chan-woo Jeon ),김학진 ( Hak-jin Kim ) 한국농업기계학회 2016 한국농업기계학회 학술발표논문집 Vol.21 No.2

농지의 경로 계획은 농작업의 질을 향상이 가능하며 현장 운영 생산 에너지 소비도 절감이 가능하다. 자율주행 트랙터는 복잡한 형상 조건을 갖는 포장에서는 그에 대응하는 올바른 주행 경로계획이 주어질 때에만 그 적용이 가능하다. 선행 연구에서는 직사각형 형태의 농지에 적합한 주행과 선회방식을 포함한 경로생성 알고리즘 개발을 활발히 진행되었으나 다변형 형태와 같은 다른 구획형태에 따른 농작업 최적 경로에 대한 연구는 미비한 상태이다 본 연구에서는 다변형 형태의 포장에 적합한 경로생성과 탐색 알고리즘 개발을 위하여 포장 외부 경계선, 유효 작업 폭, 작업 겹침 량, 주행 방향 (0~180도) 및 회경작업부(Headland)에서 회경 횟수 입력 정보를 이용하는 다변형 포장 경로생성 알고리즘을 개발하고자 하였다. 이를 위해 포장 외부 경계 정보는 포장의 꼭짓점을 UTM(Universal Transverse Mercator) 좌표로 변환한 다변형태 정보를 포함하는 Text 파일형태로 저장하고 포장 내부 경계정보는 회경작업부에서 결정된 회경 횟수를 이용 생성하는 방식으로 개발하였다. 회경 횟수는 2~3 회로 가정하였으며 첫 번째 회경 경로과 포장 외부경로선간의 거리는 유효 작업 폭 절반 (w/2)로 유지 생성하고 나머지 회경 경로는 유효 작업 폭(w) 만큼의 거리를 유지하여 순차적으로 생성하는 방식이다. 복잡한 다변형 포장형태 내에서 미경지 작업 영역이 발생 방지를 위하여, MBB(Minimum Bounding Box) 원리 기반으로 왕복 직진작업 경로를 생성하였으며 사용자가 설정된 주행 방향 혹은 최적화 기법을 적용해 도출된 주행방향을 이용 MBB 내에서 평행선 생성 후 각 평행선과 포장 내부 경계선이 교차된 두 점을 트랙터 직진 주행의 작업 시작점과 종료점으로 도출하였다. 트랙터의 중복작업 영역과 회전 미 작업거리는 적합한 주행 방향에 따라 결정하였으며 내부 왕복작업부에 직진 경로와 포장경계선 방향이 수직방향 관계이면 중복작업 영역과 회전 미 작업 시간이 가장 작으며 수직 방향 관계가 아닌경우는 교차 각도 (θ=θ_경로-θ_포장)를 이용 회경작업부에서 회전을 위한 미 작업 영역 경로를 생성하였다. 또한, 다변형 포장에서 트랙터가 최적화 작업 방향으로 주행 시 회경 작업부에서 최소작업 시간을 소모하기 때문에 작업 효율을 개선하기 위해 일정한 주행 속도 (v)로 가정하였으며 X, R형 2가지 선회 형태에 따른 작업 소모 시간을 최적화 하고자 필드 분해법으로 이용 Convex형태의 다변형 포장 뿐만 아닌 non convex 형태에서 전역경로를 생성하였다.

Agricultural Engineering in China - Development Status and Future Outlook -

한웅철 ( Xiongzhe Han ) 한국농업기계학회 2023 한국농업기계학회 학술발표논문집 Vol.28 No.2

다수 무인비행체 협업주행 시스템 기반 작물의 입면적지수 및 높이 측정 정확도 향상 연구

이강빈 ( Kangbeen Lee ),한웅철 ( Xiongzhe Han ) 한국농업기계학회 2022 한국농업기계학회 학술발표논문집 Vol.27 No.2

작물의 잎 면적 지수(LAI, Leaf area index)와 높이는 식물의 성장수준 및 생산성을 파악할 수 있는 중요한 정보이다. 특히 LAI는 식물의 캐노피 구조를 이해하는 데 가장 많이 사용되며, 최근에는 무인비행체(UAV)를 이용하여 LAI를 측정하는 연구들이 활발하게 진행되고 있다. 단일 UAV를 이용하여, 벼와 같이 흔들림에 민감한 작물들의 표현형 측정 시에 긴 주행시간, 바람으로 인한 흔들림, 그리고 정합되는 이미지 간 시간 차이에 의해 작물의 형태가 달라질 수 있다. 이러한 원인으로 인해 작물의 LAI 및 높이 측정값의 정확성이 감소하게 된다. 이를 해결하기 위해 다수의 UAV를 협업 주행하여, 카메라 동기화를 통해 동시간에 다각도에서 촬영된 영상을 기반으로 3D Point Cloud를 생성하여 정합 되는 이미지 간의 시간 차이 발생을 극복시켜 LAI 및 높이에 대한 측정값을 얻고, 이 측정값을 단일 UAV 주행 시의 측정 값과 비교 하고자 한다. 본 연구에서 표현형 측정 기초 실험을 위해, 벼 모형을 이용한 필드 샘플을 구성하여 두 대의 UAV(T810-Hexa) 간의 간격 및 촬영 포인트 설정으로 오버랩 정도를 조절할 수 있는 비행 경로생성 프로그램 및 협업주행 프로그램을 개발하여 테스트를 진행한다. 이후 단일 UAV 주행, 및 다수 UAV 주행 및 영상 촬영을 통해 3D Point Cloud를 생성하고, 표현형을 분석하여, 표현형 수준, LAI 및 작물의 높이를 측정하고, 각 소요된 비행시간을 비교하여, 다수 UAV 협업주행이 표현형 측정에 정확도 향상 가능성을 제시하고자 한다.

작물 표현형 향상을 위한 지상 로봇과 드론의 협업 시스템 연구

이가학 ( Jiaxue Li ),한웅철 ( Xiongzhe Han ) 한국농업기계학회 2022 한국농업기계학회 학술발표논문집 Vol.27 No.2

To solve the limitations of unmanned ground vehicles (UGV) and Unmanned aerial vehicles (UAV) which cannot accurately obtain phenotypic information and are affected by the terrain in plant phenotyping, this paper proposed a method for plant phenotyping analysis based on a collaborative system between UGV and UAV. Firstly, it introduces the development history of plant phenotyping. Then, it analyzes the application and practical problems of various phenotype research technology carrier platforms in indoor and outdoor plant research. To better understand the current application of cooperative systems in precision agriculture, this paper focuses on analyzing the key technologies and application of the UGV and UAV cooperative systems in precision agriculture, including trajectory planning, communication, algorithms, pesticide spraying, soil detection, farmland monitoring, etc. Finally, the UGV and UAV cooperative systems for plant phenotyping is proposed. UGV as the landing platform of the UAV, it solves the problem of the short flight time of the UAV to a certain extent, and the UAV plans the optimal working path for the UGV. The system server drives the UAV to complete the acquisition of aerial data, extracts the information, identifies the abnormal area, and then operates the UGV to detect and collect data. Examples include extracting information about the plant structure, plant height, the quantity of flowers and fruits, etc. Then commands are sent to drive the plant protection machinery to complete the protection work. This research provides some guidance and suggestions for developing the precision agricultural robot collaborative system.

다수 무인비행체 협업주행 시스템 개선을 통한 안정성, 처리속도 및 이미지 정합 수준 향상

이강빈 ( Kangbeen Lee ),한웅철 ( Xiongzhe Han ) 한국농업기계학회 2023 한국농업기계학회 학술발표논문집 Vol.28 No.1

현재 농업기술에서는 무인비행체(UAV)를 이용한 필드 항공촬영 이미지를 통해 작물의 생육상태를 분석하는 기술이 계속해서 발전하고 있다. 이미지에서 생성된 데이터를 이용하여 작물의 엽면적지수(LAI), 높이, 수확량 그리고 질병의 유무와 같이 작물에서 중요한 생육상태들을 짧은 시간만에 분석하여 예측하는 것이 가능하다. 작물의 생육상태를 예측하기 위해서는 정확한 데이터 수집이 상당히 중요하기 때문에, 이미지의 화질이나 위치정보 정확도를 향상하여 이미지 정합이 수준 높게 이뤄져야 한다. 그러나 한 대의 UAV에서 촬영된 이미지는 이미지 간의 큰 시간 차이로 인한 위치정보 불일치, UAV 최대비행시간의 한계로 인해 고도 상승에 의한 화질 저하가 발생하여, 이미지의 수준이 저하된다. 이를 해결하기 위해 다수의 UAV가 동시에 비행하여 다각도에서 촬영이 가능한 UAV 협업주행 시스템을 개발하였다. 또한 본 연구의 선행연구에서 개발한 시스템보다 더 빠르고 안정적인 협업주행 시스템을 위해 이미지 촬영 시 멈추지 않고 다각도에서 촬영할 수 있게 하였고, 바람이나 외부 환경에 의한 UAV 간의 충돌, 경로 이탈 등을 방지하기 위해, UAV 간의 위치 공유를 통한 경로 추적 및 충돌 방지 시스템을 개선하였다. 본 연구에서는 두 대의 UAV(T810-Hexa)를 이용하여, 안정성, 주행처리시간, 이미지 정합 수준 향상 정도를 선행연구에서 개발한 시스템과 비교하였다. 또한, RGB 카메라(GoPro10)를 이용하여 모형 작물에서의 캐노피 측정 및 LAI 측정하여, 다수 UAV 협업 주행 시스템의 개발의 필요성을 증명하였다.

초분광 이미지와 Logistic Regression 모델 기반 마늘 표면 손상 검출 모델 개발

왕평안(Pingan Wang),한웅철(Xiongzhe Han) 한국산학기술학회 2023 한국산학기술학회논문지 Vol.24 No.7

마늘은 강력한 항바이러스성과 면역력을 높이는 특성으로 인해‘천연 항생제’라는 별명을 얻었다. 그러나 썩은 마늘은 메스꺼움이나 식중독을 유발하고, 심지어 사람들의 생명을 위협할 수도 있다. 본 논문은 초분광 카메라 기술을 기반으로 마늘 표면 손상 모델과 기계 학습 분류 모델을 개발하였다. 표면손상 유무 검출을 위해 전처리한 마늘식물은 총 104종으로 이 중 80종의 마늘은 모델 개발 용도, 24종의 마늘은 시험 검증용도로 사용됐다. 우선 ENVI에서 상이한 손상 조건에서의 결과 분석을 위해 식생 지수를 사용하였다. 그런 다음 579개 픽셀에 logistic regression 모델 교육을 진행하였다. 마지막으로, 모델의 실제 검증을 위해 24개의 마늘에 위 모델을 적용하여 검증하였다. 그 결과 NDVI 기술은 마늘 표면의 곰팡이 부분을 명확하게 식별할 수 있었으나, 작은 면적의 손상에 대해서는 파악하지 못하였다. Logistic regression 방법으로 설정된 분류 모형의 정확도는 90%로 나타났으며, 마늘 표면의 경미 손상 구역도 식별할 수 있었다. 이 마늘 손상 식별 모델의 개발은 마늘 손상 부위 검출에 초분광 기술을 확장시켜 적용하였고 이로 인하여 손상된 마늘을 선별하는 비용이 절감되었다. The potent antiviral and immune-boosting properties of garlic have earned it the moniker natural antibiotic. On the other hand, rotten garlic can result in nausea, food poisoning, and possibly endanger peoples lives. This paper aims to develop a garlic superficial injury model based on hyperspectral camera technology and a machine-learning classification model. One hundred and four garlic plants were pretreated for surface damage, of which 80 and 24 were used for model development and test validation, respectively. First, the Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) method was used in ENVI to analyze the results under different damage conditions. Subsequently, 579 pixels were selected for Logistic Regression Model training. Finally, 24 garlic bulbs were used for actual verification of the model. The NDVI technology could identify the mildew part of the garlic surface but could not identify the small area. The accuracy of the classification model established by the logistic regression method can reach 90%. The initial small lesions on the surface of garlic can also be identified. The development of this garlic damage identification model extends the application of the hyperspectral technique in garlic detection. Similarly, the cost of garlic damage detection was reduced.

HILS 시뮬레이터를 이용한 자율주행 트랙터 조향시스템 개선 연구

이창주 ( Chang-joo Lee ),한웅철 ( Xiongzhe Han ),전찬우 ( Chanwoo Jeon ),김정훈 ( Junghoon Kim ),김학진 ( Hakjin Kim ) 한국농업기계학회 2017 한국농업기계학회 학술발표논문집 Vol.22 No.1

자율주행 트랙터를 위한 트랙터 조향제어는 일반적으로 전자모터를 이용한 EPS(Electric Power Steering)시스템을 스티어링 휠에 연결하여 회전변위를 변경하고 그 결과 오비트롤(Orbitrol) 밸브의 토출유량을 바꾸고 호스로 연결된 조향실린더의 변위를 조절하여 최종적으로 전방 타이어의 방향각을 변경하면서 이루어진다. 이러한 조향방식은 시스템 구조상 조향실린더와 오비트롤 밸브가 상대적으로 멀리 떨어져있으며, 밸브 특성상 약 ±5°의 오버랩이 포함되어 있다. 또한, EPS의 전자모터는 관성력, 마찰, 백래시 등의 영향을 가진다. 이와 같은 복합적인 영향은 조향 응답을 느리게 만들어 상대적으로 빠른 속도에서 주행에서 추종성능이 떨어지는 문제가 발생한다. 본 연구에서는 자율주행 트랙터의 조향성능 개선 연구의 일환으로 조향 HILS 시뮬레이터를 설계제작하여 조향 성능의 요인을 실험적으로 구명하고자 하였으며 이를 바탕으로 조향 시스템의 설계개선 방안을 수립하고자 하였다. 시뮬레이터는 동양물산 80 마력급TX803 트랙터에 사용되는 오픈센터방식의 오비트롤 유압회로 시스템을 기어펌프가 장착된 AC모터로 구동되게 구성하였으며, 유량은 모터의 주파수를 조절 회전속도를 조절 변경하였다. 추가적으로 EPS와 오비트롤 조합의 조향성능을 비교 및 개선하기 위해 비례제어밸브(PVG 32, Danfoss)를 추가 장착하였다. 실제 트랙터 조향 시 나타나는 마찰저항을 모사하기 위해 부하 실린더를 구성하였으며, 조향 실린더의 부하의 크기는 부하 실린더를 폐회로를 구성하고 유량비례제어밸브를 이용한 유로의 개구량 조절을 통해 부하의 크기를 약 4000 N까지 증가시킬 수 있도록 하였다. EPS와 비례제어밸브를 제어하기 위해 CANoe 8.0 소프트웨어를 이용하여 CAN통신 기반 가상 조향ECU를 구성하였으며 오비트롤의 기본 성능을 확인하기 위해 조향휠에 따른 실린더 동특성 및 계단 추종성능을 비례제어밸브와 비교하였다. 오비트롤 밸브는 약 ±5°이상 동작 시 실린더 압력이 상승하기 시작하였으며, 이후 약 ±10°이상 동작 시 조향실린더가 동작하기 시작하였다. 계단 추종성능실험에서는 비례제어밸브가 약 2배 이상의 응답개선을 나타냈다. 자율주행 경로추종 성능을 향상시키기 위해서는 순간적인 출력밀도가 높은 비례제어밸브를 통해 응답개선이 필요한 것으로 나타났다.

드론 변량 살포를 위한 컨트롤러 개선에 관한 연구

유승화 ( Seung-hwa Yu ),한웅철 ( Xiongzhe Han ),강영호 ( Young-ho Kang ),이대현 ( Dae-hyun Lee ),이춘구 ( Chun Gu Lee ) 한국농업기계학회 2022 한국농업기계학회 학술발표논문집 Vol.27 No.2

최근 전세계적으로 드론에 대한 관심이 증가하고 있는 가운데 농업 분야에서도 많은 연구자들이 드론을 활용하는 연구를 수행하고 있다(Kim et al., 2019). 그중 다양한 센서들과 영상분석 시스템을 이용한 농작물 생육 모니터링과 액추에이터를 이용한 살포 작업(파종, 방제, 시비)이 대표적으로 연구되고 있다. 두 분야를 연계하여 지점별 필요량만큼만 살포하는 스마트농업을 실현하는 경우 살포 물질을 줄일 수 있다. 이는 재료비를 저감할 수 있어 경제성이 향상되고, 주변 환경에 미치는 악영향을 줄일 수 있는 장점이 있다. 기존의 드론FC의 한계를 보완하여 임무 비행 중 액추에이터 제어를 통하여 변량살포가 가능한 FC를 개발하고 이를 위한 프로그램을 설계하였다. GCS 프로그램에서 전체 비행경로 중 변량살포가 필요한 부분을 설정하여 FC에 전송하면 임무비행 중 FC가 해당 지점에 도달하였을 때 액추에이터를 제어하여 임무를 수행할 수 있다. 액추에이터 종류에 따라 온오프 제어나 PWM 신호를 통한 살포량 제어가 가능하도록 하였다. 비행 중 통신 링크가 불안정하거나 연결이 끊어진 경우에도 FC에서 이미 제어 지점 정보를 가지고 있기 때문에 변량 살포를 수행할 수 있다. 현재 FC와 프로그램을 이용한 테스트를 수행한 후 필드에서 예비 실험결과 기능이 정상적으로 작동하는 것을 확인할 수 있었다. 향후 매핑 데이터와 연동하여 자동으로 변량 살포 지점을 설정하는 연구를 수행하여 활용성을 증가시키고자 한다.

다수 무인 항공기 협업 제어 시스템을 활용한 필드 표현형 정확도 향상

이현승 ( Hyeon Seung Lee ),한웅철 ( Xiongzhe Han ),( J. Alex Thomasson ) 한국농업기계학회 2022 한국농업기계학회 학술발표논문집 Vol.27 No.1

다수 무인 비행체를 이용한 기술은 국방 분야와 공연 분야에서 집중적으로 응용해 왔지만, 작물 표현형 측정, 잡초 제거 등 농업 분야를 개선하기 위한 목적으로 수행이 이루어지지 않고 있다. 효율적 농작물 생산을 위한 정밀농업이 성공적으로 구현되기 위해서는 토양, 작물 상태, 잡초 등 다양한 정보수집이 되어야 해야 한다. 영상데이터 수집 중에 무인 비행체 또는 농작물의 움직임이 포인트 클라우드(point cloud) 생성에 영향을 줄 수 있으며 디지털 표면 모델 (digital surface model) 및 농작물 높이 측정에서 오류가 발생 될 수 있다. 또한 단일 무인 비행체 기반으로 영상 데이터 수집은 햇빛의 각도 또는 조명의 위치에 따라 정확한 작물의 모습을 취득 어려움이 있으며 작물을 서로 밀접하게 재배된 환경에서 잎과 줄기를 정확하게 측정 어렵다. 이를 해결하기 위해 다수의 무인 비행체가 협업 비행을 하면서 각각의 무인 비행체가 촬영 위치에 동시에 도달했을 때 무인 비행체에 부착된 다수의 카메라가 동시에 작동 할 수 있도록 카메라와 비행체를 동기화하여 같은 시간에 촬영된 영상데이터 수집이 가능하도록 하였다. 단일 무인 비행체가 촬영한 영상데이터를 기반으로 한 디지털 표면 모델(Field phenotyping)보다 다수의 무인 비행체가 동기화된 다수의 카메라로 촬영한 영상데이터 기반으로 디지털 표면 모델을 생성했을 때가 더 높은 정확도가 나타날 것으로 판단된다.

드론 방제의 최적화를 위한 딥러닝 기반의 밀도맵 추정

성백겸(Baek-gyeom Seong),한웅철(Xiongzhe Han),유승화(Seung-hwa Yu),이춘구(Chun-gu Lee),강영호(Yeongho Kang),우현호(Hyun Ho Woo),이헌석(Hunsuk Lee),이대현(Dae-Hyun Lee) 유공압건설기계학회 2024 드라이브·컨트롤 Vol.21 No.2

Global population growth has resulted in an increased demand for food production. Simultaneously, aging rural communities have led to a decrease in the workforce, thereby increasing the demand for automation in agriculture. Drones are particularly useful for unmanned pest control fields. However, the current method of uniform spraying leads to environmental damage due to overuse of pesticides and drift by wind. To address this issue, it is necessary to enhance spraying performance through precise performance evaluation. Therefore, as a foundational study aimed at optimizing drone-based pest control technologies, this research evaluated water-sensitive paper (WSP) via density map estimation using convolutional neural networks (CNN) with a encoder-decoder structure. To achieve more accurate estimation, this study implemented multi-task learning, incorporating an additional classifier for image segmentation alongside the density map estimation classifier. The proposed model in this study resulted in a R-squared (R²) of 0.976 for coverage area in the evaluation data set, demonstrating satisfactory performance in evaluating WSP at various density levels. Further research is needed to improve the accuracy of spray result estimations and develop a real-time assessment technology in the field.