Staff Publications

Staff Publications

  • external user (warningwarning)
  • Log in as
  • language uk
  • About

    'Staff publications' is the digital repository of Wageningen University & Research

    'Staff publications' contains references to publications authored by Wageningen University staff from 1976 onward.

    Publications authored by the staff of the Research Institutes are available from 1995 onwards.

    Full text documents are added when available. The database is updated daily and currently holds about 240,000 items, of which 72,000 in open access.

    We have a manual that explains all the features 

Record number 562050
Title 5G Fieldlab Rural Drenthe : duurzame en autonome onkruidbestrijding
Author(s) Booij, Johan; Nieuwenhuizen, Ard; Boheemen, Koen van; Vissr, Chris de; Veldhuisen, Bram; Vroegop, Arjan; Stokkermans, Thierry; Ruigrok, Thijs
Source Wageningen : Stichting Wageningen Research, Wageningen Plant Research, Business unit Agrosysteemkunde (Rapport / Stichting Wageningen Research, Wageningen Plant Research, Business unit Agrosysteemkunde WPR) - 19
Department(s) OT Team Int. Prod. & Gewasinn.
Agro Field Technology Innovations
GTB Tuinbouw Technologie
Farm Technology
Publication type Research report
Publication year 2020
Abstract Boeren kijken al een aantal jaren met een schuin oog naar robots om de saaie, herhaaldelijke en soms zware taken van hen over te nemen. Aardappelopslagbestrijding, een relatief simpele maar saaie taak, is één van de taken die boeren graag aan een autonome robot zouden overdragen. Robots om deze taak uit te voeren moesten telkens opgeven omdat het detecteren van aardappelopslagplanten in een suikerbietengewas voor de computer erg lastig bleek. Door state-of-the-art deep learning technologieën toe te passen is WUR er nu wel in geslaagd een robuust detectiealgoritme te bouwen. Vanuit een demo op de kleine Husky robot is gewerkt naar een 3 meter brede, autonome toepassing op de Robotti robot. De rekenintensieve operatie van het herkennen van aardappelopslag- en suikerbietenplanten werd hierbij in de cloud uitgevoerd, waarbij state-of-art 5G verbindingstechnieken gebruikt werden om de te analyseren data snel genoeg in de cloud en terug te kunnen krijgen om tijdig een actuatie te kunnen uitvoeren op de robot. Door nauwe samenwerking tussen KPN en WUR is een herkenningsalgoritme voor aardappel- en suikerbietenplanten ontwikkeld dat in een KPN-cloud omgeving kan draaien. Terwijl de robot met 4km/u over het veld reed werden de foto’s via 5G naar deze cloud gestuurd en werden de analyse-resultaten teruggestuurd naar de robot binnen 0.25 seconde. De spuit-unit met spuitdoppen om de 0.1 m werd daarop door de computer geïnstrueerd welke spuitdop wanneer geactiveerd moest worden om de gedetecteerde aardappelopslagplant te bespuiten. Tijdens toepassing van het algoritme in augustus werden 96% van de aardappelopslagplanten en 3% van de suikerbietenplanten geraakt. Hoewel deze getallen het systeem al zeer dicht richting praktijkintroductie brengen zal het aantal geraakte suikerbieten nog om laag moeten om boeren massaal te overtuigen van de toepasbaarheid van het systeem. Daar waar 5G genoemd wordt in dit verslag betekent dit het gebruik van pré 5G technologie met 5G capaciteit en performance.
Comments
There are no comments yet. You can post the first one!
Post a comment
 
Please log in to use this service. Login as Wageningen University & Research user or guest user in upper right hand corner of this page.