Roboter i landbruket: Prediktiv planlegging forbedrer frukthøstingen

Hvordan kan roboter og mennesker jobbe godt sammen? Abhishesh Pal ønsker å lage et system der roboter kan redusere den fysiske belastningen på mennesker og forbedre produktiviteten i landbrukssektoren.

I sitt doktorgradsarbeid, "Et ende-til-ende læringsbasert rammeverk for prediktiv planlegging av logistikkroboter i frukthøstingsscenarier", har Abhishesh Pal utviklet et prediktivt planleggingsrammeverk som skal forbedre og øke effektiviteten i fruktplukking ved bruk av roboter. Doktorgraden har han tatt ved NMBU – Norges miljø- og biovitenskapelige universitet.

– Vi har utviklet et prediktivt planleggingsrammeverk som lar roboter forutsi og tilpasse seg menneskelige aktiviteter innenfor landbruksmiljøer, sier Pal.

Dette rammeverket bruker globale stokastiske spådommer av fruktplukkernes plassering og lokale presise deteksjoner ved hjelp av visuelle sensorer, som kameraer og laserskannere. Eksperimentene deres viste at bruk av RGB-D-kameraer og 2D-laserskannere på både mobile og firedobede roboter effektivt kunne oppdage, spore og klassifisere (Detect, Trace and Classify) fruktplukkere og deres aktiviteter, noe som sikrer effektiv og sikker drift.

Sagt litt enklere: Robotene bruker algoritmer for å forutsi hendelser og lager en plan basert på disse forutsigelsene. De stokastiske forutsigelsene gir ikke ett bestemt utfall, men fordeler mulige utfall basert på hvor sannsynlige de er.

– Metoden der vi bruker prediktiv planlegging og stokastiske spådommer gjør det mulig for roboter å håndtere usikkerhet og kompleksitet i miljøet de opererer i, sier Pal.

Transformasjon av landbrukspraksis

Hovedmålet med Pals forskning er å forbedre samarbeidet og interaksjonen mellom mennesker og roboter (Human-Robot Collaboration og Human-Robot Interaction) i landbrukssektoren. Han ønsker å utvikle et system der roboter kan bistå autonomt i fruktplukking, redusere den fysiske belastningen på mennesker og forbedre den generelle produktiviteten.

Hvorfor er dette så viktig? Landbruket står overfor betydelige utfordringer, inkludert mangel på arbeidskraft og økende etterspørsel etter mat på grunn av en voksende global befolkning. Ved å inkludere roboter i daglig drift, kan produksjonen bli mer effektiv og man blir mindre avhengig av menneskelig arbeidskraft.

– Sikkert og effektivt samspill mellom mennesker og roboter i landbruket kan transformere hvordan oppgaver administreres, og sikre mer konsistent produktivitet og kanskje også lavere kostnader, sier Pal.

Driver robotisering av landbruket fremover

Pals forskning kan få betydelig innvirkning både for fagfeltet og i en større sammenheng. Doktorgradsarbeidet hans bidrar til områdene robotikk, kunstig intelligens og landbruksteknikk ved å drive evnene til prediktiv planlegging og samspillet mellom mennesker og roboter fremover.

Arbeidet har potensial til å endre landbrukspraksisen ved å gjøre landbruket mer bærekraftig og effektivt. Ved å redusere behovet for menneskelig arbeidskraft i risikable eller repeterende oppgaver, kan det bidra til å løse mangel på arbeidskraft og redusere skader, samtidig som det skaper presedens for lignende tilpasninger i andre sektorer.

– Denne forskningen legger et grunnlag for fremtidige studier og fremskritt innen robotautonomi og samarbeidssystemer, sier Pal.

Abhishesh Pal forsvarer sitt doktorgradsarbeid "Et ende-til-ende læringsbasert rammeverk for prediktiv planlegging av logistikkroboter i frukthøstingsscenarier" 27. september. Se mer informasjon om disputasen her.