Desenvolvimento de plataforma autónoma para agricultura

• Autor(a) principal: Gonçalves, Pedro Fernando Marques
• Data de Publicação: 2023
• Tipo de documento: Dissertação
• Idioma: por
• Título da fonte: Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)
• Texto Completo: http://hdl.handle.net/10400.19/7937
• topic: Robô; Navegação autónoma; Agricultura; Domínio/Área Científica::Engenharia e Tecnologia::Engenharia Eletrotécnica, Eletrónica e Informática

Nas últimas décadas, o crescimento populacional tem aumentado, provocando o uso exaustivo dos recursos do planeta em todos os setores. Um dos setores mais afetados é a agricultura, que teve de se adaptar às mudanças dos tempos e, consequentemente, necessita de produzir uma maior quantidade de alimentos para suprir o aumento populacional. Atualmente, a agricultura adquiriu processos baseados na indústria, com o intuito de se tornar mais inteligente e, desta forma, conseguir ser mais eficiente e produtiva. Uma das razões que permitem esta melhoria é a introdução de tecnologia. A dissertação proposta tem como objetivo o desenvolvimento de um sistema de navegação autónomo para a plantação de árvores, com a perspetiva futura de poder ser utilizado para outras tarefas, mediante a alteração da ferramenta acoplada ao robô. Para a realização desta ideia, foi necessário obter uma estrutura que permitisse ter condições de movimentação e fosse versátil a mudanças estruturais necessárias. O método utilizado em definitivo para a realização da estratégia de navegação foi a visão computacional, com a utilização das bibliotecas OpenCV e TensorFlow, na linguagem Python. Ao utilizar a estratégia de navegação baseada na visão computacional, temos dois modos de funcionamento: um para a noite e outro para o dia. As estratégias consistem na utilização de um ponto de referência para o robô se guiar. Temos então uma estratégia para funcionar de dia e que consiste na utilização da biblioteca TensorFlow para detetar objetos. Através da deteção do objeto consegue-se utilizar o mesmo como referência para o robô se guiar. Neste caso durante os testes realizados utilizou-se uma pessoa, mas pode ser utilizado uma cadeira, um carro ou outro objeto, visto que a biblioteca permite identificar um conjunto de objetos. Para a estratégia noturna o funcionamento consiste na utilização da biblioteca OpenCV. Esta estratégia consiste na utilização de um projetor LED infravermelho como referência e o robô deteta o ponto com maior brilho na imagem captada pela câmara. Consequentemente em função da deteção, o robô executa a sua movimentação em direção a esse ponto. Concluindo, este projeto teve bastantes evoluções, como qualquer projeto, permitindo detetar necessidades de melhoria e de possíveis abordagens diferentes a serem realizadas para um futuro trabalho. Com base nos resultados obtidos, foi possível cumprir, de forma mínima, a estratégia de navegação autónoma baseada na visão computacional. Os resultados obtidos permitiram visualizar que foi possível obter uma execução razoável em função das condições de funcionamento existentes. Contudo existe a necessidade de constante evolução do projeto, de forma a tentar melhorar a execução de movimentação do robô, procurando o rigor na sua movimentação