Autonomiczny robot przewidujący przyszłe plony
W przypadku rynku, na którym coraz większą wagę przykłada się do jakości, wyniki projektu VINBOT (Autonomous cloud-computing vineyard robot to optimise yield management and wine quality) mają szansę zwiększyć konkurencyjność europejskich producentów wina. Ponieważ lepsze prognozy pozwalają podejmować lepsze decyzje, uczestnicy projektu zdecydowali się stworzyć autonomicznego robota oraz sieć czujników, które będą zdolne oszacować wielkość plonów winogron oraz odpowiednie cechy zielonej części krzewu (tzw. baldachimu), tworzyć mapy i udostępniać zgromadzone dane w chmurze. André Barriguinha, dyrektor generalny firmy Agri-Ciência oraz osoba odpowiedzialna za upowszechnianie/komercjalizację wyników projektu VINBOT, przedstawia osiągnięcia projektu oraz plany na przyszłość. VINBOT jest odpowiedzią na konkretne wyzwania, z jakimi musi mierzyć się każdy plantator. Z czym są one związane? VINBOT porusza się po winnicy całkowicie autonomicznie, bez jakiejkolwiek interwencji człowieka. Wyposażony jest w system czujników umożliwiający nawigację, lokalizację i gromadzenie danych oraz pojedynczą kamerę wykonującą ujęcia zielonych części krzewów. Korzystając z algorytmów, robot identyfikuje winogrona oraz kiście i na tej podstawie zakłada wysokość przyszłych plonów. To coś, czego to tej pory nie było na rynku. Nie istnieje żadne urządzenie do szacowania plonów, więc plantatorzy byli zmuszeni ręcznie przetwarzać dane, co jest czasochłonne i nie daje dokładnych wyników. Dzięki robotowi VINBOT uzyskają oni nowe narzędzie pozwalające uzyskać szacunkowe dane już na bardzo wczesnym etapie. Dlaczego VINBOT jest pierwszym rozwiązaniem tego rodzaju? Ponieważ stworzenie w pełni autonomicznego robota, który potrafi nawigować w wąskich alejkach winnicy, jednocześnie szacując plony, nie jest łatwe. A VINBOT dokładnie to potrafi: może swobodnie poruszać się po winnicy dzięki wbudowanemu odbiornikowi GPS i dalmierzowi 2D; pozwala definiować zestawy punktów orientacyjnych oraz parametry poszczególnych zadań pozyskiwania danych; zawiera podzespoły do pomiaru parametrów winogron; posiada oparte na chmurze oprogramowanie przetwarzające dane z czujników celem wyodrębnienia z nich ważnych informacji oraz stworzenia map plonów; udostępnia mapy użytkownikowi za pośrednictwem aplikacji internetowej. Jednym z głównych problemów, z jakimi musieliśmy się zmierzyć, była identyfikacja kiści, głównie tych, które są zasłonięte przez liście i/lub inne kiście, przez co nie są widoczne dla kamery. Nadal walczymy z tym wyzwaniem, wypróbowując różne modele bazujące na rekonstrukcji 3D zielonej części krzewów stworzonej na podstawie danych z dalmierza. Wyniki dowodzą, że VINBOT przewiduje cechy baldachimu oraz szacuje wysokość plonów z akceptowalną dokładnością. Jednakże niedoszacowanie rzeczywistej wielkości plonu, spowodowane przede wszystkim zasłonięciem części kiści, sprawia, że musimy jeszcze popracować nad dokładnością algorytmów. Wierzymy, że uda nam się poprawić precyzję, prowadząc dalsze badania w tym kierunku z użyciem czy to algorytmów widzenia komputerowego, czy też modeli umożliwiających szacowanie ukrytych gron. Planujemy złożyć wniosek o dofinansowanie drugiego projektu zajmującego się tym zagadnieniem. Jakich argumentów użyłby Pan, aby przekonać plantatorów winorośli do skorzystania z VINBOTa? Margines błędu przy szacowaniu ręcznym jest bardzo duży i może sięgać nawet 30%. Technologia, która zmniejsza ten margines do 10%, daje im ogromną przewagę nad konkurencją. VINBOT pozwala szacować plony; sam tworzy mapy plonów niemal w czasie rzeczywistym; planuje operacje przerzedzania gron celem zapobieżenia nadmiernej produkcji, a w konsekwencji słabej jakości wina; a także wspomaga proces podejmowania decyzji w zakresie planowania i organizacji. Na koniec pomaga opracowywać plany zakupu i sprzedaży winogron, ustalać ceny i zarządzać zapasami wina, planować inwestycje rozwijać strategie marketingowe. Czy znacie już szacunkowe koszty wdrożenia technologii VINBOT w winnicy? Naszym zdaniem w przypadku większości plantatorów zakup VINBOTa mija się z celem, ponieważ służy on głównie do szacowania wielkości plonów i przez większość roku stałby w garażu. Chcielibyśmy, aby VINBOT był im udostępniany przez dostawców usług i być może producentów win zarządzających największymi winnicami. VINBOT to nie tylko robot: do przetwarzania obrazów z kamery niezbędny jest serwer, dlatego łatwiej i taniej będzie skorzystać z usług firmy zewnętrznej. Co do ceny rynkowej, końcowa wersja VINBOTa razem ze wszystkimi podzespołami będzie kosztować około 30 000 euro – jednak po dopracowaniu technologii kwota ta może się zmniejszyć. Jeśli już wspominamy o technologiach, VINBOT może współpracować z chmurą. Dlaczego to tak ważne? Z powodu dużej ilości przetwarzanych danych. W tym przypadku chmura jest o wiele sprawniejsza i tańsza. Algorytm do przetwarzania obrazów jest zapisany na procesorze znajdującym się w chmurze, dostęp do danych wymaga więc tylko zalogowania się poprzez podanie nazwy użytkownika i hasła. Oczekujemy również, że VINBOT pozwoli plantatorom sprzedawać wino po wyższych cenach rynkowych. Jak? Nie jest to korzyść bezpośrednia. Korzystając z VINBOTa, mogę podejmować lepsze decyzje dotyczące zarządzania, a tym samym pośrednio zwiększać jakość wina. Optymalne zarządzanie plonami i logistyką zbiorów, zapewnienie stałej jakości i jednorodności owoców, zarządzanie zielonymi częściami krzewów, przycinanie kiści oraz zróżnicowanie zbiorów pozwala mi bardziej wydajnie planować produkcję, działania marketingowe oraz dystrybucję wina. Teoretycznie powinno to umożliwić plantatorom dyktowanie wyższych cen rynkowych, jednak w rzeczywistości może się to nie udać z powodu silnej konkurencji na rynku. Jednakże VINBOT może pomóc zmniejszyć ogólne koszty produkcji, a tym samym zwiększyć marżę zysku. Jakie są najważniejsze wyniki testów w terenie? Działanie platformy robotycznej jest zadowalające. Mieliśmy kilka problemów z przyczepnością kół na zaoranej glebie oraz sposobem poruszania się, który obecnie przypomina czołg, jednak już myślimy o nowych, obracających się niezależnie kołach, co naszym zdaniem rozwiąże ten kłopot. Kolejnym wyzwaniem okazały się być oprogramowanie i algorytmy. Potrzebujemy lepszych metod kompresji, które nie tylko usprawnią proces gromadzenia danych z obrazów, ale również pomogą dopracować algorytmy widzenia komputerowego oraz modelowania wykorzystywane do przetwarzania danych. Dzięki temu będziemy dokładnie wiedzieć, co należy zrobić, aby osiągnąć margines błędu szacunkowego poniżej 10-15%. Przy założeniu, że uzyskacie fundusze na dalsze badania, kiedy technologa VINBOT będzie dostępna na rynku? Projekt VINBOT znajduje się obecnie na 7. poziomie gotowości technologicznej (TRL, Technology Readiness Level). Obecnie staramy się o grant z programu H2020. Jeśli otrzymamy fundusze, a proces aktualizacji/walidacji pójdzie zgodnie z planem, VINBOT może zostać wprowadzony na rynek w ciągu dwóch do czterech lat. Chcielibyśmy również, aby nasza technologia znalazła zastosowanie także poza winnicami, np. w portugalskich uprawach szklarniowych malin, których właściciele już wykazali zainteresowanie technologią szacowania plonów na podstawie analizowanych obrazów. Nawiązaliśmy również kilka kontaktów z zainteresowanymi stronami z USA, gdzie planujemy przeprowadzić kilka testów VINBOTa. Na koniec planujemy dodać więcej czujników, w tym do pomiaru warunków otoczenia. VINBOT Dofinansowanie z FP7-SME strona projektu w serwisie CORDIS witryna projektu
Kraje
Hiszpania
