JP2023516499A - 無人航空機 - Google Patents
無人航空機 Download PDFInfo
- Publication number
- JP2023516499A JP2023516499A JP2022554544A JP2022554544A JP2023516499A JP 2023516499 A JP2023516499 A JP 2023516499A JP 2022554544 A JP2022554544 A JP 2022554544A JP 2022554544 A JP2022554544 A JP 2022554544A JP 2023516499 A JP2023516499 A JP 2023516499A
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- uav
- processing unit
- control processing
- weed
- crop
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
- 241000196324 Embryophyta Species 0.000 claims abstract description 215
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims abstract description 140
- 238000000034 method Methods 0.000 claims description 22
- 238000010191 image analysis Methods 0.000 claims description 19
- 238000004590 computer program Methods 0.000 claims description 18
- 230000003213 activating effect Effects 0.000 claims description 13
- 239000007921 spray Substances 0.000 description 35
- 239000007788 liquid Substances 0.000 description 27
- 239000004009 herbicide Substances 0.000 description 24
- 230000002363 herbicidal effect Effects 0.000 description 17
- 238000007726 management method Methods 0.000 description 17
- 238000005507 spraying Methods 0.000 description 10
- 230000008901 benefit Effects 0.000 description 8
- 244000038559 crop plants Species 0.000 description 8
- 238000010801 machine learning Methods 0.000 description 8
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 7
- 230000006870 function Effects 0.000 description 5
- 240000008042 Zea mays Species 0.000 description 4
- 235000002017 Zea mays subsp mays Nutrition 0.000 description 4
- 230000001419 dependent effect Effects 0.000 description 4
- 238000011282 treatment Methods 0.000 description 4
- 240000002791 Brassica napus Species 0.000 description 3
- 230000004913 activation Effects 0.000 description 3
- 230000008569 process Effects 0.000 description 3
- 239000002689 soil Substances 0.000 description 3
- 241000234282 Allium Species 0.000 description 2
- 235000002732 Allium cepa var. cepa Nutrition 0.000 description 2
- 235000011299 Brassica oleracea var botrytis Nutrition 0.000 description 2
- 240000003259 Brassica oleracea var. botrytis Species 0.000 description 2
- 235000004977 Brassica sinapistrum Nutrition 0.000 description 2
- 235000002566 Capsicum Nutrition 0.000 description 2
- 240000000560 Citrus x paradisi Species 0.000 description 2
- 241000723382 Corylus Species 0.000 description 2
- 235000007466 Corylus avellana Nutrition 0.000 description 2
- 229920000742 Cotton Polymers 0.000 description 2
- 235000009849 Cucumis sativus Nutrition 0.000 description 2
- 240000008067 Cucumis sativus Species 0.000 description 2
- 235000010469 Glycine max Nutrition 0.000 description 2
- 244000068988 Glycine max Species 0.000 description 2
- 241000219146 Gossypium Species 0.000 description 2
- 241000208818 Helianthus Species 0.000 description 2
- 235000003222 Helianthus annuus Nutrition 0.000 description 2
- 240000005979 Hordeum vulgare Species 0.000 description 2
- 235000007340 Hordeum vulgare Nutrition 0.000 description 2
- 235000004431 Linum usitatissimum Nutrition 0.000 description 2
- 240000006240 Linum usitatissimum Species 0.000 description 2
- 235000007688 Lycopersicon esculentum Nutrition 0.000 description 2
- 240000005561 Musa balbisiana Species 0.000 description 2
- 240000007594 Oryza sativa Species 0.000 description 2
- 235000007164 Oryza sativa Nutrition 0.000 description 2
- 241000758706 Piperaceae Species 0.000 description 2
- 240000003768 Solanum lycopersicum Species 0.000 description 2
- 235000002595 Solanum tuberosum Nutrition 0.000 description 2
- 244000061456 Solanum tuberosum Species 0.000 description 2
- 235000021307 Triticum Nutrition 0.000 description 2
- 244000098338 Triticum aestivum Species 0.000 description 2
- 241000219094 Vitaceae Species 0.000 description 2
- 235000005824 Zea mays ssp. parviglumis Nutrition 0.000 description 2
- 235000016383 Zea mays subsp huehuetenangensis Nutrition 0.000 description 2
- 239000002671 adjuvant Substances 0.000 description 2
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 description 2
- 238000013528 artificial neural network Methods 0.000 description 2
- 238000000889 atomisation Methods 0.000 description 2
- 235000021015 bananas Nutrition 0.000 description 2
- 235000005822 corn Nutrition 0.000 description 2
- 230000009849 deactivation Effects 0.000 description 2
- 238000003066 decision tree Methods 0.000 description 2
- 239000006185 dispersion Substances 0.000 description 2
- 235000013399 edible fruits Nutrition 0.000 description 2
- 235000021021 grapes Nutrition 0.000 description 2
- 235000009973 maize Nutrition 0.000 description 2
- 239000002420 orchard Substances 0.000 description 2
- 235000012015 potatoes Nutrition 0.000 description 2
- 238000011084 recovery Methods 0.000 description 2
- 235000009566 rice Nutrition 0.000 description 2
- 239000000126 substance Substances 0.000 description 2
- 238000005303 weighing Methods 0.000 description 2
- 230000003936 working memory Effects 0.000 description 2
- 235000009434 Actinidia chinensis Nutrition 0.000 description 1
- 235000009436 Actinidia deliciosa Nutrition 0.000 description 1
- 235000005254 Allium ampeloprasum Nutrition 0.000 description 1
- 240000006108 Allium ampeloprasum Species 0.000 description 1
- 240000002234 Allium sativum Species 0.000 description 1
- 244000144725 Amygdalus communis Species 0.000 description 1
- 235000007119 Ananas comosus Nutrition 0.000 description 1
- 244000099147 Ananas comosus Species 0.000 description 1
- 240000007087 Apium graveolens Species 0.000 description 1
- 235000015849 Apium graveolens Dulce Group Nutrition 0.000 description 1
- 235000010591 Appio Nutrition 0.000 description 1
- 244000105624 Arachis hypogaea Species 0.000 description 1
- 235000007319 Avena orientalis Nutrition 0.000 description 1
- 244000075850 Avena orientalis Species 0.000 description 1
- 241000271566 Aves Species 0.000 description 1
- 235000000832 Ayote Nutrition 0.000 description 1
- 235000016068 Berberis vulgaris Nutrition 0.000 description 1
- 241000335053 Beta vulgaris Species 0.000 description 1
- 241000219310 Beta vulgaris subsp. vulgaris Species 0.000 description 1
- 241000167854 Bourreria succulenta Species 0.000 description 1
- 235000011293 Brassica napus Nutrition 0.000 description 1
- 240000007124 Brassica oleracea Species 0.000 description 1
- 235000003899 Brassica oleracea var acephala Nutrition 0.000 description 1
- 235000011301 Brassica oleracea var capitata Nutrition 0.000 description 1
- 235000004221 Brassica oleracea var gemmifera Nutrition 0.000 description 1
- 235000017647 Brassica oleracea var italica Nutrition 0.000 description 1
- 235000001169 Brassica oleracea var oleracea Nutrition 0.000 description 1
- 244000308368 Brassica oleracea var. gemmifera Species 0.000 description 1
- 235000000540 Brassica rapa subsp rapa Nutrition 0.000 description 1
- 235000004936 Bromus mango Nutrition 0.000 description 1
- 235000009025 Carya illinoensis Nutrition 0.000 description 1
- 244000068645 Carya illinoensis Species 0.000 description 1
- 235000014036 Castanea Nutrition 0.000 description 1
- 241001070941 Castanea Species 0.000 description 1
- 244000241235 Citrullus lanatus Species 0.000 description 1
- 235000012828 Citrullus lanatus var citroides Nutrition 0.000 description 1
- 241000207199 Citrus Species 0.000 description 1
- 235000008733 Citrus aurantifolia Nutrition 0.000 description 1
- 235000005979 Citrus limon Nutrition 0.000 description 1
- 244000175448 Citrus madurensis Species 0.000 description 1
- 244000131522 Citrus pyriformis Species 0.000 description 1
- 241000675108 Citrus tangerina Species 0.000 description 1
- 241000333459 Citrus x tangelo Species 0.000 description 1
- 240000007154 Coffea arabica Species 0.000 description 1
- 240000000491 Corchorus aestuans Species 0.000 description 1
- 235000011777 Corchorus aestuans Nutrition 0.000 description 1
- 235000010862 Corchorus capsularis Nutrition 0.000 description 1
- 241000219112 Cucumis Species 0.000 description 1
- 235000015510 Cucumis melo subsp melo Nutrition 0.000 description 1
- 241000219122 Cucurbita Species 0.000 description 1
- 235000009854 Cucurbita moschata Nutrition 0.000 description 1
- 235000009804 Cucurbita pepo subsp pepo Nutrition 0.000 description 1
- 235000002767 Daucus carota Nutrition 0.000 description 1
- 244000000626 Daucus carota Species 0.000 description 1
- 235000011511 Diospyros Nutrition 0.000 description 1
- 241000723267 Diospyros Species 0.000 description 1
- 235000017317 Fortunella Nutrition 0.000 description 1
- 240000009088 Fragaria x ananassa Species 0.000 description 1
- 241000758791 Juglandaceae Species 0.000 description 1
- 235000003228 Lactuca sativa Nutrition 0.000 description 1
- 240000008415 Lactuca sativa Species 0.000 description 1
- 240000004322 Lens culinaris Species 0.000 description 1
- 235000014647 Lens culinaris subsp culinaris Nutrition 0.000 description 1
- 241000234435 Lilium Species 0.000 description 1
- 244000070406 Malus silvestris Species 0.000 description 1
- 241000124008 Mammalia Species 0.000 description 1
- 235000014826 Mangifera indica Nutrition 0.000 description 1
- 240000007228 Mangifera indica Species 0.000 description 1
- 241000207836 Olea <angiosperm> Species 0.000 description 1
- 241000233855 Orchidaceae Species 0.000 description 1
- 235000008673 Persea americana Nutrition 0.000 description 1
- 244000025272 Persea americana Species 0.000 description 1
- 244000046052 Phaseolus vulgaris Species 0.000 description 1
- 240000006711 Pistacia vera Species 0.000 description 1
- 235000010582 Pisum sativum Nutrition 0.000 description 1
- 240000004713 Pisum sativum Species 0.000 description 1
- 235000009827 Prunus armeniaca Nutrition 0.000 description 1
- 244000018633 Prunus armeniaca Species 0.000 description 1
- 244000141353 Prunus domestica Species 0.000 description 1
- 240000005809 Prunus persica Species 0.000 description 1
- 235000006029 Prunus persica var nucipersica Nutrition 0.000 description 1
- 235000006040 Prunus persica var persica Nutrition 0.000 description 1
- 244000017714 Prunus persica var. nucipersica Species 0.000 description 1
- 241000220324 Pyrus Species 0.000 description 1
- 240000007651 Rubus glaucus Species 0.000 description 1
- 240000000111 Saccharum officinarum Species 0.000 description 1
- 235000007201 Saccharum officinarum Nutrition 0.000 description 1
- 241000209056 Secale Species 0.000 description 1
- 235000007238 Secale cereale Nutrition 0.000 description 1
- 244000062793 Sorghum vulgare Species 0.000 description 1
- 235000009337 Spinacia oleracea Nutrition 0.000 description 1
- 244000300264 Spinacia oleracea Species 0.000 description 1
- 235000009184 Spondias indica Nutrition 0.000 description 1
- 241000271567 Struthioniformes Species 0.000 description 1
- 235000021536 Sugar beet Nutrition 0.000 description 1
- 235000009470 Theobroma cacao Nutrition 0.000 description 1
- 244000299461 Theobroma cacao Species 0.000 description 1
- 235000011941 Tilia x europaea Nutrition 0.000 description 1
- 240000006909 Tilia x europaea Species 0.000 description 1
- 241000219793 Trifolium Species 0.000 description 1
- 241000722921 Tulipa gesneriana Species 0.000 description 1
- 235000003095 Vaccinium corymbosum Nutrition 0.000 description 1
- 240000000851 Vaccinium corymbosum Species 0.000 description 1
- 235000017537 Vaccinium myrtillus Nutrition 0.000 description 1
- 239000004480 active ingredient Substances 0.000 description 1
- 235000020224 almond Nutrition 0.000 description 1
- 235000021016 apples Nutrition 0.000 description 1
- 238000013459 approach Methods 0.000 description 1
- 238000013473 artificial intelligence Methods 0.000 description 1
- 235000021014 blueberries Nutrition 0.000 description 1
- 235000013339 cereals Nutrition 0.000 description 1
- 235000019693 cherries Nutrition 0.000 description 1
- 235000020971 citrus fruits Nutrition 0.000 description 1
- 235000016213 coffee Nutrition 0.000 description 1
- 235000013353 coffee beverage Nutrition 0.000 description 1
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 1
- 238000005056 compaction Methods 0.000 description 1
- 238000011161 development Methods 0.000 description 1
- 238000002059 diagnostic imaging Methods 0.000 description 1
- 238000005265 energy consumption Methods 0.000 description 1
- 230000007613 environmental effect Effects 0.000 description 1
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 description 1
- 239000000835 fiber Substances 0.000 description 1
- 235000004426 flaxseed Nutrition 0.000 description 1
- 239000004459 forage Substances 0.000 description 1
- 235000004611 garlic Nutrition 0.000 description 1
- 238000003384 imaging method Methods 0.000 description 1
- 230000000977 initiatory effect Effects 0.000 description 1
- 235000021332 kidney beans Nutrition 0.000 description 1
- 239000003562 lightweight material Substances 0.000 description 1
- 239000004571 lime Substances 0.000 description 1
- 230000014759 maintenance of location Effects 0.000 description 1
- 239000000463 material Substances 0.000 description 1
- 230000010534 mechanism of action Effects 0.000 description 1
- 235000019713 millet Nutrition 0.000 description 1
- 239000000203 mixture Substances 0.000 description 1
- 235000014571 nuts Nutrition 0.000 description 1
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 1
- 235000020232 peanut Nutrition 0.000 description 1
- 235000021017 pears Nutrition 0.000 description 1
- 235000020233 pistachio Nutrition 0.000 description 1
- 238000013439 planning Methods 0.000 description 1
- 235000021018 plums Nutrition 0.000 description 1
- 235000021251 pulses Nutrition 0.000 description 1
- 235000015136 pumpkin Nutrition 0.000 description 1
- 235000021013 raspberries Nutrition 0.000 description 1
- 239000004575 stone Substances 0.000 description 1
- 235000021012 strawberries Nutrition 0.000 description 1
- 238000012546 transfer Methods 0.000 description 1
- 238000012384 transportation and delivery Methods 0.000 description 1
- 235000013311 vegetables Nutrition 0.000 description 1
- 235000020234 walnut Nutrition 0.000 description 1
- 238000013316 zoning Methods 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B64—AIRCRAFT; AVIATION; COSMONAUTICS
- B64U—UNMANNED AERIAL VEHICLES [UAV]; EQUIPMENT THEREFOR
- B64U10/00—Type of UAV
- B64U10/80—UAVs characterised by their small size, e.g. micro air vehicles [MAV]
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B64—AIRCRAFT; AVIATION; COSMONAUTICS
- B64U—UNMANNED AERIAL VEHICLES [UAV]; EQUIPMENT THEREFOR
- B64U30/00—Means for producing lift; Empennages; Arrangements thereof
- B64U30/20—Rotors; Rotor supports
- B64U30/29—Constructional aspects of rotors or rotor supports; Arrangements thereof
- B64U30/299—Rotor guards
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B64—AIRCRAFT; AVIATION; COSMONAUTICS
- B64U—UNMANNED AERIAL VEHICLES [UAV]; EQUIPMENT THEREFOR
- B64U80/00—Transport or storage specially adapted for UAVs
- B64U80/30—Transport or storage specially adapted for UAVs with arrangements for data transmission
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B64—AIRCRAFT; AVIATION; COSMONAUTICS
- B64U—UNMANNED AERIAL VEHICLES [UAV]; EQUIPMENT THEREFOR
- B64U20/00—Constructional aspects of UAVs
- B64U20/80—Arrangement of on-board electronics, e.g. avionics systems or wiring
- B64U20/87—Mounting of imaging devices, e.g. mounting of gimbals
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B64—AIRCRAFT; AVIATION; COSMONAUTICS
- B64U—UNMANNED AERIAL VEHICLES [UAV]; EQUIPMENT THEREFOR
- B64U2101/00—UAVs specially adapted for particular uses or applications
- B64U2101/30—UAVs specially adapted for particular uses or applications for imaging, photography or videography
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B64—AIRCRAFT; AVIATION; COSMONAUTICS
- B64U—UNMANNED AERIAL VEHICLES [UAV]; EQUIPMENT THEREFOR
- B64U2101/00—UAVs specially adapted for particular uses or applications
- B64U2101/40—UAVs specially adapted for particular uses or applications for agriculture or forestry operations
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B64—AIRCRAFT; AVIATION; COSMONAUTICS
- B64U—UNMANNED AERIAL VEHICLES [UAV]; EQUIPMENT THEREFOR
- B64U2101/00—UAVs specially adapted for particular uses or applications
- B64U2101/60—UAVs specially adapted for particular uses or applications for transporting passengers; for transporting goods other than weapons
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B64—AIRCRAFT; AVIATION; COSMONAUTICS
- B64U—UNMANNED AERIAL VEHICLES [UAV]; EQUIPMENT THEREFOR
- B64U80/00—Transport or storage specially adapted for UAVs
- B64U80/40—Transport or storage specially adapted for UAVs for two or more UAVs
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Aviation & Aerospace Engineering (AREA)
- Remote Sensing (AREA)
- Mechanical Engineering (AREA)
- Chemical & Material Sciences (AREA)
- Combustion & Propulsion (AREA)
- Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
- Transportation (AREA)
- Catching Or Destruction (AREA)
- Guiding Agricultural Machines (AREA)
- Soil Working Implements (AREA)
- Microelectronics & Electronic Packaging (AREA)
Abstract
本発明は、農業用雑草管理のための無人航空機(UAV)に関する。UAVは、制御処理ユニット(20)と、カメラ(30)と、を含む。制御処理ユニットは、UAVを制御することにより、作物の背丈の内部位置へとかつ作物の鉛直方向高さよりも低い位置へと、および/または、複数の作物がなす列同士の間の位置へとかつ複数の作物の鉛直方向高さよりも低い位置へと、飛行させるように構成されている。制御処理ユニットは、カメラを制御することにより、作物の背丈の内部位置でかつ作物の鉛直方向高さよりも低い位置で、および/または、複数の作物がなす列同士の間でかつ複数の作物の鉛直方向高さよりも低い位置で、地面に関連した少なくとも1つの画像を取得するように構成されている。制御処理ユニットは、少なくとも1つの画像を解析することにより、地面上における少なくとも1つの雑草の存在およびその位置を決定するように構成されている。
Description
本発明は、農業用雑草管理のための無人航空機(unmanned aerial vehicle、UAV)、ベースステーション、農業用雑草管理のためのシステムおよび方法、ならびに、コンピュータプログラム製品、に関する。
本発明の一般的な背景は、雑草の観点から、農地を評価して管理することである。現時点では、リモートセンシング、および、ドローンなどの無人航空機(UAV)は、要求された画像診断を実行するのに必要な解像度かつ品質で画像を取得するものではない。
国際公開第2019/076758(A1)号パンフレットは、作物よりも上方の静止位置でホバリングするように構成されたUAVであり、カメラを、作物に向けて降下させて、さらには作物の背丈の内部にまで降下させて、画像を取得し得るUAVを提案している。この解決策の欠点は、このUAV構成におけるプロペラからの下降気流が、画像撮影ポイントで、作物の背丈内において、葉を著しく動かしてしまうことである。さらに、混雑した背丈の内部では、カメラが、絡まりやすくなり得る。加えて、UAVからカメラを昇降させることは、農地偵察プロセスを遅延させ、このため、必要な画像データを取得するのに非常に時間を要してしまうこととなる。
農業用雑草管理のための改良された手段を有することは有利であろう。
本発明の目的は、独立請求項の主題によって解決され、更なる実施形態は、従属請求項内に組み込まれている。本発明に関して以下で説明する態様および例が、農業用雑草管理のための無人航空機に関しても、ベースステーションに関しても、農業用雑草管理のためのシステムおよび方法に関しても、ならびに、コンピュータプログラム製品に関しても、適用されることに留意されたい。
第1の態様によれば、農業用雑草管理のための無人航空機(UAV)が提供される。UAVは、制御処理ユニットと、カメラと、を含む。制御処理ユニットは、UAVを制御することにより、作物の背丈の内部位置へとかつ作物の鉛直方向高さよりも低い位置へと、および/または、複数の作物がなす列同士の間の位置へとかつ複数の作物の鉛直方向高さよりも低い位置へと、飛行させるように構成されている。制御処理ユニットは、カメラを制御することにより、作物の背丈の内部位置でかつ作物の鉛直方向高さよりも低い位置で、および/または、複数の作物がなす列同士の間でかつ複数の作物の鉛直方向高さよりも低い位置で、地面に関連した少なくとも1つの画像を取得するように構成されている。制御処理ユニットは、少なくとも1つの画像を解析することにより、地面上における少なくとも1つの雑草の存在およびその位置を決定するように構成されている。
言い換えれば、UAVは、雑草に対しての近接したセンシングを可能とするために、作物の近くを飛行する。このようにして、UAVは、作物農地に関しての、精細かつ正確な雑草マップを作成することができる。
UAVは、農地まわりにランダムに偵察することによって、データを取得することができる。UAVは、また、データを取得するために自身をどこに配置するかを、画像処理に基づいて決定することができる、あるいは、ユーザが配置を指示することができる。UAVは、国際公開第2019/076758(A1)号パンフレットで提案されているものなどの他の技術的解決策と比較して、より多くの情報を短時間で取得しつつ、作物の背丈を通して飛行し得ることのために、UAV(または、複数の同様のUAV)は、雑草画像を取得し得るとともに、農地全体にわたっての雑草マップを経済的に作成することができる。
一例では、少なくとも1つの画像は、複数の画像を含み、制御処理ユニットは、カメラを制御することにより、作物の背丈の内部でかつ作物の鉛直方向高さよりも低い内部で、および/または、複数の作物がなす列同士の間でかつ複数の作物の鉛直方向高さよりも低いところで、地面に対する複数の異なる位置に対応した位置での複数の画像を取得するように構成されている。
言い換えれば、作物の背丈の内部における様々な高さおよび様々な位置で、および/または、複数の作物がなす列同士の間における様々な高さおよび様々な位置で、画像を取得することにより、雑草マップの粒度が向上する。
一例では、制御処理ユニットは、少なくとも1つの画像を解析することにより、雑草の密度および空間的分布に基づいて地面上における雑草の存在を分類した雑草マップを決定するように構成されている。
言い換えれば、画像は、作物農地上における雑草の頻度およびその帯状構造を解析するために使用される。これにより、雑草が一様に分布しているのか、パッチ状に存在しているのか、あるいは、単一の雑草植物が農地上においてランダムに分布しているのか、を特定することが補助される。
一例では、UAVのサイズは、1cm~20cmという程度の大きさであり、好ましくは2cm~10cmという程度の大きさであり、より好ましくは4cm~8cmという程度の大きさであり、UAVの重量は、200g未満であり、好ましくは100g未満であり、より好ましくは50g未満である。
よって、UAVは、作物の背丈の内部での、および作物の鉛直方向高さよりも下方において作物がなす列同士の間での、最適な行動自由度のための小さなサイズを有している。背丈の内部で飛行する時には、そのようなUAVは、風による擾乱を受けにくく、それは、作物が、そのような衝撃からUAVを少なくとも部分的に遮蔽するからである。加えて、UAVのサイズおよび重量が小さいため、例えば無用の偶発的衝突の場合などに、安全性がより大きくなる。
一例では、UAVは、プロペラガードを含む。プロペラガードは、UAVのプロペラを少なくとも部分的に取り囲むように構成され、好ましくはプロペラを完全に取り囲むように構成されている。
このようにして、プロペラは、例えば、プロペラの回転移動を妨害しかねないような、葉のはためきから保護される。
一例では、UAVは、少なくとも1つの雑草防除ユニットを含む。少なくとも1つの雑草防除ユニットは、少なくとも1つの雑草の存在およびその位置に関する画像解析に基づいて制御処理ユニットによって決定された位置で起動されるように構成されている。
よって、UAVは、1つの動作シーケンスでもって、画像の取得と、画像の解析と、例えば適切な除草剤の散布による雑草の防除と、を行うことができる。これは、国際公開第2019/076758(A1)号パンフレットで提案されているものなどの解決策と比較して、より効率的である。加えて、少なくとも1つの雑草防除ユニットを有したUAVは、標的雑草に対してより近く、このことは、標的に対しての除草剤の散布において、より高い精度を提供する。第2の利点は、地面効果によって、飛行に必要なエネルギが減少することであり、また、UAVの航続距離が向上することである。
一例では、UAVは、位置決定手段を含む。位置決定手段は、地面に関連した少なくとも1つの画像を取得した時の、カメラに関連付けられた少なくとも1つの位置を、制御処理ユニットに対して提供するように構成されている。
一例では、UAVは、トランシーバを含む。制御処理ユニットは、トランシーバを利用することにより、地面に関連した少なくとも1つの画像に関する情報を、および/または地面に関連した少なくとも1つの画像の画像解析に関する情報を、ならびに、地面に関連した少なくとも1つの画像を取得した時の、カメラに関連付けられた少なくとも1つの位置を、送信するように、構成されている。制御処理ユニットは、少なくとも1つの雑草が決定された少なくとも1つの位置へと飛行させるための指示を受信するように、さらに、少なくとも1つの位置で少なくとも1つの雑草防除ユニットを起動させるための指示を受信するように、構成されている。指示は、トランシーバによって送信された、地面に関連した少なくとも1つの画像、および/または、地面に関連した少なくとも1つの画像の画像解析、に基づくものである。
言い換えれば、UAVは、取得した画像に関する情報を、およびそれを取得した位置に関する情報を、例えば搬送車両のようなベースステーションに位置したものなどの、別の処理ユニットに対して送信する。ベースステーションは、より大きなサイズとより大きな処理能力とを有したものであって、農地内の複数のUAVから画像情報を受信することができる。ベースステーションは、複数のUAVに関する飛行経路を調整するとともに、雑草の防除が必要な位置へと複数のUAVを飛行させるための指示を送信する。最適の飛行経路は、UAVに関する様々な態様を考慮することにより、例えば、UAVのエネルギレベル、防除ユニットの種類、特定の雑草課題を防除するための防除ユニットの残存能力、UAVの位置と雑草確認位置との間の距離、等を考慮することにより、計算される。このようにして、適切な飛行経路を計算する時には、ベースステーションの制御処理ユニットは、作物農地上における異なるUAVの「特化」(例えば、地面上における雑草の偵察に完全に特化した1つのUAV、雑草防除に完全に特化した別のUAV、等)を、考慮することができる。
第2の態様によれば、複数のUAVのためのベースステーションが提供される。ベースステーションは、少なくとも1つのUAVを含むUAV駐機ユニットと、制御処理ユニットと、少なくとも1つのトランシーバと、を含む。少なくとも1つのUAVは、制御処理ユニットと、カメラと、トランシーバと、を含む。ベースステーションのUAV駐機ユニットは、複数のUAVを搬送するように構成されている。UAVの制御処理ユニットは、UAVを制御することにより、ベースステーションから、作物の背丈の内部位置へとかつ作物の鉛直方向高さよりも低い位置へと、および/または、複数の作物がなす列同士の間へとかつ複数の作物の鉛直方向高さよりも低い位置へと、飛行させるように、構成されている。UAVの制御処理ユニットは、カメラを制御することにより、作物の背丈の内部位置でかつ作物の鉛直方向高さよりも低い位置で、および/または、複数の作物がなす列同士の間でかつ複数の作物の鉛直方向高さよりも低い位置で、地面に関連した少なくとも1つの画像を取得するように構成されている。UAVの制御処理ユニットは、トランシーバを利用することにより、地面に関連した少なくとも1つの画像に関する情報を、ベースステーションに対して送信するように構成されている。ベースステーションの制御処理ユニットは、トランシーバを利用することにより、少なくとも1つのUAVから、地面に関連した少なくとも1つの画像に関する情報を、受信するように構成されている。ベースステーションの制御処理ユニットは、少なくとも1つのUAVから受信した少なくとも1つの画像を解析することにより、地面上における少なくとも1つの雑草の存在およびその位置を、決定するように構成されている。
よって、UAVの場合には、取得した画像情報を処理するには、小さなサイズおよび限られた容量しか有していないことから、UAVは、画像情報を、無線通信を介して、ベースステーションに対して、送信することができる。ベースステーションは、より大きな処理能力を有している。ベースステーションは、小型UAVの画像偵察データを受信するとともに、例えば作物農地上の雑草問題を特定するために、例えば人工知能アルゴリズムを使用することなどによって、詳細な画像解析を行う能力を有している。
一例では、複数のUAVのためのベースステーションは、少なくとも1つのUAVを含む。少なくとも1つのUAVは、位置決定手段をさらに含む。位置決定手段は、地面に関連した少なくとも1つの画像を取得した時の、カメラに関連付けられた少なくとも1つの位置を、制御処理ユニットに対して提供するように構成されている。UAVの制御処理ユニットは、トランシーバを利用することにより、地面に関連した少なくとも1つの画像を取得した時の、カメラに関連付けられた少なくとも1つの位置に関する情報を、送信するように構成されている。ベースステーションの制御処理ユニットは、トランシーバを利用することにより、地面に関連した少なくとも1つの画像を取得した時の、カメラに関連付けられた少なくとも1つの位置に関する情報を、受信するように構成されている。ベースステーションの制御処理ユニットは、少なくとも1つのUAVから受信した少なくとも1つの画像を解析することにより、少なくとも1つの位置での、地面上における少なくとも1つの雑草の存在を決定するように構成されている。
一例では、複数のUAVのためのベースステーションは、少なくとも1つのUAVを含む。少なくとも1つのUAVは、少なくとも1つの雑草防除ユニットをさらに含む。ベースステーションの制御処理ユニットは、少なくとも1つの雑草の存在が決定された少なくとも1つの位置へと、少なくとも1つのUAVを飛行させるための指示を決定するように、さらに、その少なくとも1つの位置で少なくとも1つの雑草防除ユニットを起動させるための指示を決定するように、さらに構成されている。
一例では、複数のUAVのためのベースステーションは、複数のUAVを有したUAV駐機ユニットを含む。ベースステーションの制御処理ユニットは、少なくとも1つのUAVから受信した少なくとも1つの画像を解析することにより、雑草マップを決定するように構成されている。雑草マップは、雑草の密度および空間的分布に基づいて、地面上における雑草の存在を分類したものである。ベースステーションの制御処理ユニットは、雑草マップの関数として、および、地面上における雑草の密度および空間的分布に基づく雑草の分類の関数として、複数のUAVに関する飛行経路マップを決定するように、さらに構成されている。ベースステーションの制御処理ユニットは、少なくとも1つの雑草の存在が決定された少なくとも1つの位置へと、複数のUAVを飛行させるための指示を決定するように、さらに、決定された飛行経路マップに基づいて、その少なくとも1つの位置で少なくとも1つの雑草防除ユニットを起動させるための指示を決定するように、さらに構成されている。
よって、ベースステーションの制御処理ユニットは、複数のUAVの活動度を調整する。農地上に存在する雑草に応じて、および、対応する雑草マップに応じて、複数のUAVを指示することにより、異なる態様で雑草を防除することができる。例えば、散布は、パッチ状で、平行な帯状で、または、標的間アプローチによって、実行することができる。雑草の数が多く、分布が一様であれば、帯状散布戦略が有利であり、他方、雑草の数が少なければ、標的間散布戦略が有利である。また、雑草のパッチが存在する場合には、農地の特定領域だけをUAVの雑草防除ユニットによって処理するパッチベースでの戦略が可能である。ベースステーションの制御処理ユニットは、最適な戦略を決定するとともに、複数のUAVに関する飛行計画を決定して、最適な態様で農地を処理する。
一例では、複数のUAVのためのベースステーションは、制御処理ユニットを含み、制御処理ユニットは、複数のUAVを交互的なグループとして動作させるよう、つまり、あるグループが飛行中である際には他のグループがUAV駐機ユニット上にあるよう、複数のUAVを制御するように構成されている。
言い換えれば、あるグループのUAVが、作物農地上を飛行して雑草を防除している際には、他のグループは、ベースステーション上にあり、好ましくは、バッテリの再充電および/または噴霧タンクの補充などの、サービスユニットによるサービスを受けている。
第3の態様によれば、農業用雑草管理のためのシステムが提供される。システムは、複数のUAVのためのベースステーションを含む。ベースステーションは、少なくとも1つのUAVを含むUAV駐機ユニットと、制御処理ユニットと、
少なくとも1つのトランシーバと、を含む。少なくとも1つのUAVは、制御処理ユニットと、カメラと、トランシーバと、を含む。UAV駐機ユニットは、複数のUAVを搬送するように構成されている。UAVの制御処理ユニットは、UAVを制御することにより、ベースステーションから、作物の背丈の内部位置へとかつ作物の鉛直方向高さよりも低い位置へと、および/または、複数の作物がなす列同士の間へとかつ複数の作物の鉛直方向高さよりも低い位置へと、飛行させるように、構成されている。UAVの制御処理ユニットは、カメラを制御することにより、作物の背丈の内部位置でかつ作物の鉛直方向高さよりも低い位置で、および/または、複数の作物がなす列同士の間でかつ複数の作物の鉛直方向高さよりも低い位置で、地面に関連した少なくとも1つの画像を取得するように構成されている。UAVの制御処理ユニットは、トランシーバを利用することにより、地面に関連した少なくとも1つの画像に関する情報を、ベースステーションに対して送信するように構成されている。ベースステーションの制御処理ユニットは、トランシーバを利用することにより、少なくとも1つのUAVの、地面に関連した少なくとも1つの画像に関する情報を、受信するように構成されている。ベースステーションの制御処理ユニットは、少なくとも1つのUAVから受信した少なくとも1つの画像を解析することにより、地面上における少なくとも1つの雑草の存在およびその位置を、決定するように構成されている。
少なくとも1つのトランシーバと、を含む。少なくとも1つのUAVは、制御処理ユニットと、カメラと、トランシーバと、を含む。UAV駐機ユニットは、複数のUAVを搬送するように構成されている。UAVの制御処理ユニットは、UAVを制御することにより、ベースステーションから、作物の背丈の内部位置へとかつ作物の鉛直方向高さよりも低い位置へと、および/または、複数の作物がなす列同士の間へとかつ複数の作物の鉛直方向高さよりも低い位置へと、飛行させるように、構成されている。UAVの制御処理ユニットは、カメラを制御することにより、作物の背丈の内部位置でかつ作物の鉛直方向高さよりも低い位置で、および/または、複数の作物がなす列同士の間でかつ複数の作物の鉛直方向高さよりも低い位置で、地面に関連した少なくとも1つの画像を取得するように構成されている。UAVの制御処理ユニットは、トランシーバを利用することにより、地面に関連した少なくとも1つの画像に関する情報を、ベースステーションに対して送信するように構成されている。ベースステーションの制御処理ユニットは、トランシーバを利用することにより、少なくとも1つのUAVの、地面に関連した少なくとも1つの画像に関する情報を、受信するように構成されている。ベースステーションの制御処理ユニットは、少なくとも1つのUAVから受信した少なくとも1つの画像を解析することにより、地面上における少なくとも1つの雑草の存在およびその位置を、決定するように構成されている。
第4の態様によれば、農業用雑草管理のための方法が提供され、この方法は、
a)UAVを、作物の背丈の内部位置へとかつ作物の鉛直方向高さよりも低い位置へと、および/または、複数の作物がなす列同士の間へとかつ複数の作物の鉛直方向高さよりも低い位置へと、飛行させることと、
b)カメラによって、作物の背丈の内部位置でかつ作物の鉛直方向高さよりも低い位置で、および/または、複数の作物がなす列同士の間でかつ複数の作物の鉛直方向高さよりも低い位置で、地面に関連した少なくとも1つの画像を取得することと、
c)少なくとも1つの画像を解析することにより、少なくとも1つの画像を解析することにより、地面上における少なくとも1つの雑草およびその位置を決定することと、を含む。
a)UAVを、作物の背丈の内部位置へとかつ作物の鉛直方向高さよりも低い位置へと、および/または、複数の作物がなす列同士の間へとかつ複数の作物の鉛直方向高さよりも低い位置へと、飛行させることと、
b)カメラによって、作物の背丈の内部位置でかつ作物の鉛直方向高さよりも低い位置で、および/または、複数の作物がなす列同士の間でかつ複数の作物の鉛直方向高さよりも低い位置で、地面に関連した少なくとも1つの画像を取得することと、
c)少なくとも1つの画像を解析することにより、少なくとも1つの画像を解析することにより、地面上における少なくとも1つの雑草およびその位置を決定することと、を含む。
第5の態様では、第1の態様によるUAVを制御するためのコンピュータプログラム製品であって、プロセッサによって実行された時には、第4の態様による方法を実行するように構成されているコンピュータプログラム製品が提供される。
有利には、上記の態様のいずれかによって提供される利点は、すべての他の態様に対して等価に適用され、逆もまた成立する。
上記の態様および上記の例は、以下で説明する実施形態から明らかとなり、以下で説明する実施形態を参照することにより解明されるであろう。
例示的な実施形態について、以下の図面を参照して、以下において説明する。
図1は、農業用雑草管理のための無人航空機(UAV)10の一例を示している。UAVは、制御処理ユニット20と、カメラ30と、を含む。制御処理ユニットは、UAVを制御することにより、作物の背丈の内部位置へとかつ作物の鉛直方向高さよりも低い位置へと、および/または、複数の作物がなす列同士の間の位置へとかつ複数の作物の鉛直方向高さよりも低い位置へと、飛行させるように構成されている。制御処理ユニットは、カメラを制御することにより、作物の背丈の内部位置でかつ作物の鉛直方向高さよりも低い位置で、および/または、複数の作物がなす列同士の間でかつ複数の作物の鉛直方向高さよりも低い位置で、地面に関連した少なくとも1つの画像を取得するように構成されている。制御処理ユニットは、少なくとも1つの画像を解析することにより、地面上における少なくとも1つの雑草の存在およびその位置を決定するように構成されている。
一例では、「農業用雑草管理」という用語は、農地上の地面上における雑草を特定するための農地偵察活動を指す。少なくとも1つの雑草防除ユニット50が存在する場合には、その用語は、また、特定された雑草の管理活動も含む。
一例では、作物の背丈の内部位置かつ作物の鉛直方向高さよりも低い位置とは、作物植物の地上部分がなす空間的構成(3次元的幾何形状)に対しての、内部位置および/または隣接位置を指しており、作物植物よりも上方の高さ位置ではない。
一例では、複数の作物がなす列同士の間の位置かつ複数の作物の鉛直方向高さよりも低い位置とは、異なる列内で作物背丈同士の間の位置を指しており、作物植物よりも上方の高さ位置ではない。作物背丈同士は、頂部のところでは、部分的にオーバーラップすることができ、UAVは、その直下を飛行することができる。
一例では、カメラは、少なくとも1つの雑草を決定するための画像処理を可能とする解像度で地面を画像撮影するために使用可能な通常のイメージセンサを含む。
一例では、カメラは、360度全周カメラである、あるいは、実質的に360度を画像撮影し得るカメラである。
一例では、カメラは、可視波長範囲にわたって動作するように構成されている。一例では、カメラは、近赤外領域で動作するように構成されている。一例では、カメラは、単色である。一例では、カメラは、RGBなどの色情報を取得するように構成されている。一例では、カメラは、ハイパースペクトル情報を取得するように構成されている。このようにして、少なくとも1つの雑草を自動的に検出するための画像解析を改良することができる。
一例では、カメラは、画像の取得を支援するために、マルチスペクトルでもあり得る光源を、さらに含む。
一例では、制御処理ユニットは、少なくとも1つの画像を解析することにより、少なくとも1つの雑草の種類を決定するように構成されている。
一例では、少なくとも1つの画像の画像解析は、機械学習アルゴリズムの利用を含む。これは、少なくとも1つの雑草を決定するための画像処理に対して、適用される。
一例では、機械学習アルゴリズムは、決定木アルゴリズムを含む。
一例では、機械学習アルゴリズムは、人工ニューラルネットワークを含む。
一例では、機械学習アルゴリズムは、複数の画像に基づいて学習済みである。一例では、機械学習アルゴリズムは、地面上の少なくとも1種類の雑草に関する画像を含有した複数の画像に基づいて学習済みである。
一例では、機械学習アルゴリズムは、そのような画像を含有した複数の画像に基づいて学習済みである。
したがって、制御処理ユニットは、機械学習分析器を含む画像処理ソフトウェアを実行することができる。例えば、地面上の特定の雑草に関する画像は、雑草のサイズに関連した情報と一緒に、取得される。情報は、そのような雑草が発見される世界の地理的位置に関連しており、1年のうちの、その雑草が発見される時期に関連している。雑草の名前には、また、その雑草の画像をタグ付けすることもできる。その後、人工ニューラルネットワークまたは決定木分析器をベースとし得る機械学習分析器は、この取得された画像によって訓練される。このようにして、1年のうちの時期などに関連したタイムスタンプ、および、タグ付けされた地理的位置、を有し得るような、地面の新たな画像が分析器に対して提示された時には、分析器は、その雑草のサイズを考慮して、また、その雑草が生育している位置および時期も考慮して、新たな画像で見つかった雑草の画像と、訓練済みの異なる雑草の画像と、の比較を通して、画像内における特定の種類の雑草を決定する。したがって、地面上におけるその種類の雑草に関して、特定の位置およびそのサイズを、特定することができる。制御処理ユニットは、様々な種類の雑草を含有したデータベースに対してアクセスすることができる。このデータベースは、実験的に決定されたデータから編集されている。
一例では、画像解析は、鳥または小型哺乳類の営巣地、およびその位置、を特定することを含む(それらの将来的な保護のため)。
一例では、「作物」という用語は、果樹園作物植物およびまたは耕作作物植物を指し、好ましくは、耕作作物植物を指す。果樹園作物は、リンゴ、ナシ(ヨーロッパもの、および、アジアもの)、ブドウ、モモやネクタリンやプラムやアプリコットやプルオットやプルーンや柿やチェリーなどの核果、マンゴーなどの亜熱帯作物、アボカド、オリーブ、シトラス、オレンジ、レモン、ライム、タンジェリン、グレープフルーツ、キウイ、タンジェロ、キンカン、カラマンシー、ジャワザボン、イチジク、ナツメヤシ、アーモンドやピーカンやピスタチオやクルミやハシバミやヘーゼルナッツや栗などのナッツ類、からなるグループから選択される。耕作作物植物とは、小麦やトウモロコシ(コーン)や米や大麦やキビやオート麦やライ麦などの穀類作物、レンズ豆やインゲンマメやエンドウマメなどの豆類作物、菜種や大豆やヒマワリや亜麻仁などの油糧種子作物、綿やジュートや亜麻などの繊維作物、トマトやピーマンやジャガイモやカボチャやニンニクやタマネギやリーキやニンジンやセロリやテンサイやビートやホウレンソウやレタスやクローバーやキャベツや芽キャベツやブロッコリーやカリフラワーやカブやキュウリなどの野菜作物、メロンやスイカやイチゴやラズベリーやブルーベリーやパイナップルやバナナなどの果物作物、ユリやランやチューリップなどの花卉作物、および、落花生やサトウキビやココアやコーヒーや茶などの他の作物、を指す。
より好ましい作物は、サトウキビ、トウモロコシ(コーン)、大豆、菜種、ヒマワリ、綿、ジャガイモ、トマト、コショウ、キュウリ、タマネギ、小麦、大麦、米、ブドウ、落花生、バナナ、ココア、および、コーヒー、などの、列で植え付けられた作物である。
一例では、植付作物がなす2つの列同士の間における幅(距離)は、10cm~2mであり、より好ましくは50cm~1.5mである。
一例では、作物の高さは、20cm~10mであり、好ましくは20cm~5mであり、より好ましくは50cm~3.5mである。
一例によれば、少なくとも1つの画像は、複数の画像を含み、制御処理ユニットは、カメラを制御することにより、作物の背丈の内部でかつ作物の鉛直方向高さよりも低い内部で、および/または、複数の作物がなす列同士の間でかつ複数の作物の鉛直方向高さよりも低いところで、地面に対する複数の異なる位置に対応した位置での複数の画像を取得するように構成されている。
一例によれば、制御処理ユニットは、少なくとも1つの画像を解析することにより、雑草の密度および空間的分布に基づいて地面上における雑草の存在を分類した雑草マップを決定するように構成されている。
一例では、作物の背丈よりも上方においてUAVから取得された少なくとも1つの画像も、また、雑草マップを決定するために使用することができる。
一例では、制御処理ユニットは、少なくとも1つの画像を解析することにより、雑草の密度および空間的分布に基づいてさらに雑草の類型に基づいて地面上における雑草の存在を分類した雑草マップを決定するように構成されている。
一例では、雑草の密度とは、1m2あたりにおける雑草植物の数を指す。
一例では、雑草の空間的分布とは、農地上の特定位置における雑草の密集度合いを指す。例えば、雑草の空間的パターンは、散在(単一の個々の植物が、農地上においてランダムに分布している)または集塊(雑草が、農地上においてパッチを形成している)とすることができる。加えて、雑草の空間的分布は、例えば複数の作物がなす列同士の間など、密集して一様に分散することができる。
一例によれば、UAVのサイズは、1cm~20cmという程度の大きさであり、好ましくは2cm~10cmという程度の大きさであり、より好ましくは4cm~8cmという程度の大きさであり、UAVの重量は、200g未満であり、好ましくは100g未満であり、より好ましくは50g未満である。
一例によれば、UAVは、プロペラガード40を含む。プロペラガードは、UAVのプロペラを少なくとも部分的に取り囲むように構成され、好ましくはプロペラを完全に取り囲むように構成されている。
一例では、プロペラガードは、頑強な軽量材料から形成し得るとともに、3次元形状として成形することができる、あるいは、薄い帯状材料から3次元構造へと組み立てることができる。
一例では、UAVのプロペラは、逆回転プロペラである。
一例では、カメラは、UAV上の伸張可能なかつ引込可能なマウント部材上に取り付けられている。マウント部材は、カメラとUAV本体との間の距離を変化させるように構成されている。
一例では、カメラは、UAV上の、伸張可能なかつ引込可能な伸縮式マウント部材上に取り付けられている。
一例では、UAVは、伸張可能なかつ引込可能なマウント部材と雑草との間の距離を測定するように構成された距離センサを含む。
一例では、UAVの制御処理ユニットは、距離センサの情報を利用することにより、UAVや、その伸張可能なかつ引込可能なマウント部材が、雑草に対しておよび/または作物植物に対して衝突してしまうことを回避するように、構成されている。
一例では、UAVは、好ましくは、LiDARセンサ、視差レーザ測距センサ、ステレオビジョンセンサ、IR反射率センサ、飛行時間センサ、超音波センサ、およびレーダセンサ、からなるグループから選択される距離センサを含む。
一例では、UAVは、距離センサとして、LiDARセンサを含む。距離センサは、特に、作物植物の背丈内などの、空間的に狭い領域内でUAVを案内するために使用され、衝突の回避を支援する。
一例によれば、UAVは、少なくとも1つの雑草防除ユニット50を含む。少なくとも1つの雑草防除ユニットは、少なくとも1つの雑草の存在およびその位置に関する画像解析に基づいて制御処理ユニットによって決定された位置で起動されるように構成されている。
一例では、少なくとも1つの雑草防除ユニットは、少なくとも1つの噴霧ユニットを含む。少なくとも1つの噴霧ユニットは、液体を噴霧するように構成されている。
一例では、噴霧ユニットは、干渉を避けるために、UAVのプロペラからの下降気流の前に配置されている(あるいは、拡張可能なマウント部材を使用して配置することができる)。
一例では、噴霧ユニットの文脈における「起動」という用語は、噴霧プロセスの開始を指す。
一例では、噴霧ユニットは、油圧ノズルなどの少なくとも1つの液体霧化器、および/または、自転ディスクなどの少なくとも1つの霧化ディスク、を含む。
一例では、少なくとも1つの雑草防除ユニットは、液体霧化器と、液体タンクと、少なくとも1つの供給パイプと、を含む。液体タンクは、化学物質を収容するように構成されている。供給パイプは、液体を、液体タンクから液体霧化器へと移送するように構成されている。液体霧化器は、液体を噴霧するように構成されている。
一例では、液体タンクの液体容量は、0.1ml~800mlであり、好ましくは0.5ml~100mlである。
一例では、「(1つまたは複数の)液体」という用語は、化学ベースのおよび/または生物学ベースの(1つまたは複数の)農業用除草剤を含む(1つまたは複数の)液体を指す。
一例では、「(1つまたは複数の)液体」という用語は、また、標的雑草に対しての、化学ベースのおよび/または生物学ベースの農業用除草剤の、保持および生物学的送達を強化するために、少なくとも1つの噴霧ユニットによって散布されることとなる1つまたは複数の補助剤を含む。補助剤は、噴霧ユニットの前にまたは噴霧ユニット内で、化学ベースのおよび/または生物学ベースの農業用除草剤と、組み合わせることができる。
一例では、制御処理ユニットは、UAVを制御することにより、少なくとも1つの噴霧ユニットが起動された時には、地面から0.8メートル未満(より好ましくは0.4メートル未満)の飛行高さで飛行させるように構成されている。
一例では、制御処理ユニットは、少なくとも1つの噴霧ユニットを起動することにより、好ましいタイプの堆積物に応じて、微細な液滴の噴霧として、単一ジェットとして、単一の液滴として、またはこれらの組合せとして、のいずれかで、液体を散布するように構成されている。
一例では、制御処理ユニットは、標的の広さに応じて、少なくとも1つの噴霧ユニットによって標的に対して散布されることとなる液体量を調整するように構成されている。
一例では、制御処理ユニットは、UAVを制御して飛行させるように、さらに、少なくとも1つの散布ユニットを起動することにより、農地上への、帯状噴霧、パッチ状噴霧、および標的間噴霧、での散布、またはこれらの組合せ、を実現するように、構成されている。
一例では、制御処理ユニットは、UAVを制御して飛行させるように、さらに、少なくとも1つの噴霧ユニットを起動することにより、作物の内部への噴霧散布パターンで液体を噴霧することで、雑草の広がりを最小化するように、構成されている。
一例では、少なくとも1つの雑草防除ユニットは、UAV上の、少なくとも1つの伸張可能なかつ引込可能なマウント部材上に取り付けられている。少なくとも1つのマウント部材は、少なくとも1つの雑草防除ユニットとUAV本体との間の距離を変化させるように構成されている。
一例では、少なくとも1つの雑草防除ユニットは、UAV上の、少なくとも1つの伸張可能なかつ引込可能な伸縮式マウント部材上に取り付けられている。
一例では、UAVは、伸張可能なかつ引込可能なマウント部材と雑草との間の距離を測定するように構成された距離センサを含む。有用な距離センサは、本明細書において詳細に上述した通りである。
一例では、UAVの制御処理ユニットは、距離センサの情報を利用することにより、UAVや、その伸張可能なかつ引込可能なマウント部材が、雑草標的に対して衝突してしまうことを回避するように、構成されている。
一例によれば、UAVは、位置決定手段80を含む。
位置決定手段60は、地面に関連した少なくとも1つの画像を取得した時の、カメラに関連付けられた少なくとも1つの位置を、制御処理ユニット20に対して提供するように構成されている。
位置は、地面上の正確な位置を基準とした、地理的な位置とすることができる、あるいは、農地境界またはベースステーション位置などの、地面上の別の1つまたは複数の位置を基準とした、地面上の位置とすることができる。言い換えれば、絶対的な地理的位置を利用することができる、あるいは、絶対条件として知られている必要はないものの、既知の位置を基準とした、地面上の位置を使用することができる。
一例では、位置は、絶対的な地理的位置である。
一例では、位置は、既知の1つまたは複数の位置を参照して決定される位置である。
言い換えれば、画像は、その正確な地理的位置を知らなくても、地面上の特定位置に関連付けられて決定され得るけれども、地面上における1つまたは複数の既知の位置に対しての、画像を取得した位置を知ることにより、画像を取得した位置を記録することができる。言い換えれば、絶対的GPS由来の、UAVが地面上の画像を取得した位置を、提供することができる、および/または、農地境界またはUAV用ベースステーションの位置などの、既知の位置に対しての、画像を取得した位置を、提供することができ、この場合にも、制御処理ユニットは、農地境界または充電ステーションの絶対位置が既知であることのために、画像を取得した正確な位置を決定することができる。
一例では、GPSユニットは、特定の画像を取得した時の、カメラ位置などの位置を、決定するためにおよび/または決定するに際して、使用される。
一例では、慣性航法ユニットは、特定の画像を取得した時の、カメラ位置などの位置を、決定するために、単独で使用される、あるいは、GPSユニットと組み合わせて使用される。よって、例えば、1つまたは複数のレーザジャイロスコープを含む慣性航法ユニットは、既知の位置(例えば、ベースステーションなど)で、較正またはゼロとされ、少なくとも1つのカメラと一緒に移動する際には、x、y、z座標内において、その既知の位置から離間する移動を決定することができ、それに基づいて、画像を取得した時の、少なくとも1つのカメラの位置を決定することができる。
一例によれば、UAVは、トランシーバ(70)を含む。制御処理ユニットは、トランシーバを利用することにより、地面に関連した少なくとも1つの画像に関する情報を、および/または地面に関連した少なくとも1つの画像の画像解析に関する情報を、ならびに、地面に関連した少なくとも1つの画像を取得した時の、カメラに関連付けられた少なくとも1つの位置を、送信するように、構成されている。制御処理ユニットは、少なくとも1つの雑草が決定された少なくとも1つの位置へと飛行させるための指示を受信するように、さらに、その少なくとも1つの位置で少なくとも1つの雑草防除ユニット50を起動させるための指示を受信するように、構成されている。指示は、トランシーバによって送信された、地面に関連した少なくとも1つの画像、および/または、地面に関連した少なくとも1つの画像の画像解析、に基づくものである。
よって、UAVは、UAVの外部に位置した1つまたは複数のプロセッサに対して送信された画像を取得し(任意選択的には、基本的な画像解析と一緒に)、1つまたは複数のプロセッサは、詳細な画像解析を実行する。外部プロセッサは、複数の異なるUAV(および、位置)から画像を受信してもよく、隣接したUAV同士の間の干渉を最小化しつつ、複数の飛行標的を、および特定された飛行標的に対しての最適な飛行経路を、計算することができる。飛行経路情報は、この情報を使用する個々のUAVに対して提供され、これにより、特定された標的へと飛行させるとともに、少なくとも1つの雑草防除ユニットを起動させる。
一例では、UAVは、マルチスペクトル光源を含む。このような光源は、雑草の特定を支援し得る(背丈の内部では、利用可能な光量が少ない)とともに、夜明けや薄暮や夜間を含めた飛行時のナビゲーションを支援し得る。
一例では、UAVは、サーマルカメラ、土壌水分を測定するためのセンサ、および、土壌温度を測定するセンサ、などの少なくとも1つの追加的なセンサを含む。そのようなセンサからのデータは、そのような要因が雑草および作物の成長に影響を与えることのために、雑草防除作業を計画するに際して有用である。他のセンサは、方向センサ、方位センサ、高さセンサ、バッテリ電力センサ、およびベースステーションに対しての位置センサ、音センサ、等に関連してもよい。
図2は、複数のUAV10のためのベースステーション100の一例を示している。ベースステーションは、少なくとも1つのUAV10を含むUAV駐機ユニット110と、制御処理ユニット120と、少なくとも1つのトランシーバ130と、を含む。少なくとも1つのUAVは、制御処理ユニット20と、カメラ30と、トランシーバ70と、を含む。UAV駐機ユニットは、複数のUAVを搬送するように構成されている。制御処理ユニット20は、UAVを、ベースステーションから、作物の背丈の内部位置へとかつ作物の鉛直方向高さよりも低い位置へと、および/または、複数の作物がなす列同士の間へとかつ複数の作物の鉛直方向高さよりも低い位置へと、飛行させるように、構成されている。制御処理ユニット20は、カメラを制御することにより、作物の背丈の内部位置でかつ作物の鉛直方向高さよりも低い位置で、および/または、複数の作物がなす列同士の間でかつ複数の作物の鉛直方向高さよりも低い位置で、地面に関連した少なくとも1つの画像を取得するように構成されている。制御処理ユニット20は、トランシーバ70を利用することにより、地面に関連した少なくとも1つの画像に関する情報を、ベースステーションに対して送信するように構成されている。制御処理ユニット120は、トランシーバ130を利用することにより、少なくとも1つのUAVから、地面に関連した少なくとも1つの画像に関する情報を、受信するように構成されている。制御処理ユニット120は、少なくとも1つのUAVから受信した少なくとも1つの画像を解析することにより、地面上における少なくとも1つの雑草の存在およびその位置を、決定するように構成されている。
一例では、ベースステーションは、無人地上車両(Unmanned Ground Vehicle、UGV)とされた搬送車両、UAV、トラクタ、等を指す。
一例では、ベースステーションは、UAV搬送車両である。
一例では、UAV搬送車両は、典型的には0.5m~2mというサイズを有しており、数kgという積載能力を有しており、好ましくは2kg超の積載能力を有しており、これにより、例えば、各50gの重量を有した40個のUAVを、または各25gの重量を有した80個のUAVを、積載し得ることとなる。搬送車両は、異なる目的のために、異なるサイズのUAVの混合物を搬送することができる(例えば、農地偵察のための異なるサイズのUAV、および、雑草防除のための特殊なUAV)。
一例では、UAV搬送車両は、少なくとも1つの脚部を含み、好ましくは、複数の脚部を含む。一例では、(少なくとも1つの)脚部は、伸張可能である。よって、UAV搬送車両は、例えば、成長中の作物を妨害することなく、作物農地の中央部分にまたは境界部分に、着陸することができる。
一例では、画像解析は、ベースステーション100の処理ユニット120によって実行される。作物背丈の内部を飛行するUAVの場合と同様のサイズ制限がないため、ベースステーションは、広範な処理能力を有することができ、複数のUAVの画像を解析する。これは、上述したものと同様の態様で実行される。
一例では、ベースステーションは、サービスユニットを含む。サービスユニットは、電力ユニット(バッテリ)を再充電するように、(利用可能であれば)少なくとも1つの液体タンクを液体によって再充填するように、少なくとも1つの液体タンクを少なくとも部分的充填済み液体タンクと交換するように、噴霧ユニットをクリーニングするように、および/または、UAVのための他の必要なサービスを提供するように、構成されている。
一例によれば、ベースステーション100は、複数のUAV10を含む。UAVは、位置決定手段60をさらに含む。位置決定手段60は、地面に関連した少なくとも1つの画像を取得した時の、カメラに関連付けられた少なくとも1つの位置を、制御処理ユニット20に対して提供するように構成されている。制御処理ユニット20は、トランシーバ90を利用することにより、地面に関連した少なくとも1つの画像を取得した時の、カメラに関連付けられた少なくとも1つの位置に関する情報を、送信するように構成されている。制御処理ユニット120は、トランシーバ130を利用することにより、地面に関連した少なくとも1つの画像を取得した時の、カメラに関連付けられた少なくとも1つの位置に関する情報を、受信するように構成されている。制御処理ユニット120は、少なくとも1つのUAVから受信した少なくとも1つの画像を解析することにより、その少なくとも1つの位置での、地面上における少なくとも1つの雑草の存在を決定するように構成されている。
一例によれば、ベースステーション100は、複数のUAV10を含む。少なくとも1つのUAVは、少なくとも1つの雑草防除ユニット50をさらに含む。制御処理ユニット120は、少なくとも1つの雑草の存在が決定されたその少なくとも1つの位置へと、少なくとも1つのUAVを飛行させるための指示を決定するように、さらに、その少なくとも1つの位置で少なくとも1つの雑草防除ユニットを起動させるための指示を決定するように、さらに構成されている。
一例では、制御処理ユニット120は、農地での以前の液体処理履歴を分析することにより、直前の処理とは異なる作用機序による噴霧散布に適した液体を選択することで、耐性の発生を最小化するように、また、少なくとも1つの雑草の存在が決定されたその少なくとも1つの位置へと、少なくとも1つのUAVを飛行させるための指示を決定するように、さらに、その少なくとも1つの位置で少なくとも1つの散布ユニットを起動させるための指示を決定するように、構成されている。
一例では、制御処理ユニット120は、液体が効果的に作用していない位置を特定するように、また、高耐性噴霧散布に適した液体を選択するように、さらに、その少なくとも1つの位置へと、少なくとも1つのUAVを飛行させるための指示を決定するように、その上、その少なくとも1つの位置で少なくとも1つの散布ユニットを起動させるための指示を決定するように、構成されている。
一例では、制御処理ユニット120は、標的位置に対して液体を噴霧することに失敗したUAVを特定するように、また、その少なくとも1つの標的位置へと、少なくとも1つの別のUAVを飛行させるための指示を決定するように、さらに、その少なくとも1つの標的位置で少なくとも1つの噴霧ユニットを起動させるための指示を決定するように、構成されている。
一例によれば、複数のUAVのためのベースステーション100は、複数のUAVを収容したUAV駐機ユニット110を含む。制御処理ユニット120は、少なくとも1つのUAVから受信した少なくとも1つの画像を解析することにより、雑草マップを決定するように構成されている。雑草マップは、雑草の密度および空間的分布に基づいて(および、好ましくは、さらに雑草の類型に基づいて)、地面上における雑草の存在を分類したものである。制御処理ユニット120は、雑草マップの関数として、および、地面上における雑草の密度および空間的分布に基づく雑草の分類の関数として、複数のUAVに関する飛行経路マップを決定するように、さらに構成されている。制御処理ユニット120は、少なくとも1つの雑草の存在が決定されたその少なくとも1つの位置へと、複数のUAVを飛行させるための指示を決定するように、さらに、決定された飛行経路マップに基づいて、その少なくとも1つの位置で少なくとも1つの雑草防除ユニット50を起動させるための指示を決定するように、さらに構成されている。
一例では、飛行経路マップは、UAVの少なくとも1つの雑草防除ユニットの起動および停止に関する情報を含む。
一例では、飛行経路マップ、および、UAVの飛行経路マップに沿った少なくとも1つの雑草防除ユニットの起動/停止は、帯状での雑草防除操作活動度、パッチ状での雑草防除操作活動度、および標的間での雑草防除操作活動度、または、これらの組合せ、に関する情報を含む。
一例によれば、複数のUAV10のためのベースステーション100は、UAVを含み、制御処理ユニット120は、複数のUAVを交互的なグループとして動作させるよう、つまり、あるグループが飛行中である際には他のグループがUAV駐機ユニット上にあるよう、複数のUAVを制御するように構成されている。
一例では、駐機ユニット上のUAVは、ベースステーションのサービスユニットによるサービスを受ける。
一例では、駐機ユニットは、複数のUAVが離着陸し得るように構成された開放型着陸ベイである。
一例では、駐機ユニットは、複数のUAVを駐機させるように構成されているとともに、複数のUAVを、ロック/ロック解除するように構成されている。UAVのロックは、例えば、ベースステーションの移動時に必要とされる。
一例では、複数のUAVのためのベースステーション100は、(1つまたは複数の)UAV10の離陸前に農地の観察を実行するように構成されたマルチスペクトルカメラを有した少なくとも1つのUAVを含む。観察は、偵察標的を決定することを含む。観察は、農地を管理するために、UAV10を効果的に配置する方法を計算することを、さらに含む。
一例では、複数のUAVのためのベースステーション100は、自力ではベースステーションへと戻り得ないあらゆるUAV10を回収するように構成された少なくとも1つの回収UAVを含む。この回収UAVは、任意のUAV10をベースステーションへと戻すように構成されたロボットアームを含んでもよい。
図3は、農業用雑草管理のためのシステム200を示している。システム200は、複数のUAV10のためのベースステーション100を含む。ベースステーション100は、少なくとも1つのUAVを含むUAV駐機ユニット110と、制御処理ユニット120と、少なくとも1つのトランシーバ130と、を含む。少なくとも1つのUAV10は、制御処理ユニット20と、カメラ30と、トランシーバ70と、を含む。UAV駐機ユニットは、複数のUAVを搬送するように構成されている。制御処理ユニット20は、UAVを、ベースステーションから、作物の背丈の内部位置へとかつ作物の鉛直方向高さよりも低い位置へと、および/または、複数の作物がなす列同士の間へとかつ複数の作物の鉛直方向高さよりも低い位置へと、飛行させるように、構成されている。制御処理ユニット20は、カメラを制御することにより、作物の背丈の内部位置でかつ作物の鉛直方向高さよりも低い位置で、および/または、複数の作物がなす列同士の間でかつ複数の作物の鉛直方向高さよりも低い位置で、地面に関連した少なくとも1つの画像を取得するように構成されている。制御処理ユニット20は、トランシーバ70を利用することにより、地面に関連した少なくとも1つの画像に関する情報を、ベースステーションに対して送信するように構成されている。制御処理ユニット120は、トランシーバ130を利用することにより、少なくとも1つのUAVの、地面に関連した少なくとも1つの画像に関する情報を、受信するように構成されている。制御処理ユニット120は、少なくとも1つのUAVから受信した少なくとも1つの画像を解析することにより、地面上における少なくとも1つの雑草の存在およびその位置を、決定するように構成されている。
一例では、システム200は、少なくとも1つのUAV10のためのベースステーション100を含む。UAVは、位置決定手段60をさらに含む。位置決定手段60は、地面に関連した少なくとも1つの画像を取得した時の、カメラに関連付けられた少なくとも1つの位置を、制御処理ユニット20に対して提供するように構成されている。制御処理ユニット20は、トランシーバ70を利用することにより、地面に関連した少なくとも1つの画像を取得した時の、カメラに関連付けられた少なくとも1つの位置に関する情報を、送信するように構成されている。制御処理ユニット120は、トランシーバ130を利用することにより、地面に関連した少なくとも1つの画像を取得した時の、カメラに関連付けられた少なくとも1つの位置に関する情報を、受信するように構成されている。制御処理ユニット120は、少なくとも1つのUAVから受信した少なくとも1つの画像を解析することにより、その少なくとも1つの位置での、少なくとも1つの雑草の存在を決定するように構成されている。
一例では、システム200は、複数のUAV10のためのベースステーション100を含む。少なくとも1つのUAVは、少なくとも1つの雑草防除ユニット50をさらに含む。制御処理ユニット120は、少なくとも1つの雑草の存在が決定されたその少なくとも1つの位置へと、少なくとも1つのUAVを飛行させるための指示を決定するように、さらに、その少なくとも1つの位置で少なくとも1つの雑草防除ユニットを起動させるための指示を決定するように、さらに構成されている。
図4は、農業用雑草管理のための方法300に関する方法の一例を示している。方法は、ステップa)とも称される飛行ステップ310を含み、この飛行ステップ310では、UAVを、作物の背丈の内部位置へとかつ作物の鉛直方向高さよりも低い位置へと、および/または、複数の作物がなす列同士の間へとかつ複数の作物の鉛直方向高さよりも低い位置へと、飛行させる。
ステップb)とも称される取得ステップ320では、カメラによって、作物の背丈の内部位置でかつ作物の鉛直方向高さよりも低い位置で、および/または、複数の作物がなす列同士の間でかつ複数の作物の鉛直方向高さよりも低い位置で、地面に関連した少なくとも1つの画像を取得する。
ステップc)とも称される解析ステップ330では、少なくとも1つの画像を解析することにより、地面上における少なくとも1つの雑草およびその位置を決定する。
一例では、ステップb)では、複数の画像を取得し、その場合、制御処理ユニットは、カメラを制御することにより、作物の背丈の内部位置でかつ作物の鉛直方向高さよりも低い位置で、および/または、複数の作物がなす列同士の間でかつ複数の作物の鉛直方向高さよりも低い位置で、地面に対する複数の異なる位置に対応した複数の画像を取得するように構成されている。
一例では、ステップc)では、少なくとも1つの画像を解析することにより、雑草の密度および空間的分布に基づいて地面上における雑草の存在を分類した雑草マップを決定する。
一例では、ステップa)では、UAVを、作物の背丈の内部位置へとかつ作物の鉛直方向高さよりも低い位置へと、および/または、複数の作物がなす列同士の間へとかつ複数の作物の鉛直方向高さよりも低い位置へと、飛行させ、その場合、UAVのサイズは、1cm~20cmという程度の大きさであり、好ましくは2cm~10cmという程度の大きさであり、より好ましくは4cm~8cmという程度の大きさであり、UAVの重量は、200g未満であり、好ましくは100g未満であり、より好ましくは50g未満である。
一例では、ステップa)では、UAVを、作物の背丈の内部位置へとかつ作物の鉛直方向高さよりも低い位置へと、および/または、複数の作物がなす列同士の間へとかつ複数の作物の鉛直方向高さよりも低い位置へと、飛行させ、その場合、UAVは、プロペラガードを含み、プロペラガードは、UAVのプロペラを少なくとも部分的に取り囲むように構成され、好ましくはプロペラを完全に取り囲むように構成されている。
一例では、ステップd)とも称される起動ステップ340では、地面に関連した少なくとも1つの画像の画像解析に基づいて制御処理ユニットによって決定された位置で、UAVの少なくとも1つの雑草防除ユニットを起動させる。
一例では、ステップa)では、UAVを、作物の背丈の内部位置へとかつ作物の鉛直方向高さよりも低い位置へと、および/または、複数の作物がなす列同士の間へとかつ複数の作物の鉛直方向高さよりも低い位置へと、飛行させ、その場合、UAVは、位置決定手段を含み、
ステップb1)とも称される取得ステップ321では、地面に関連した少なくとも1つの画像を取得するとともに、地面に関連した少なくとも1つの画像を取得した時の、カメラに関連付けられた少なくとも1つの位置を、制御処理ユニットに対して提供する。
ステップb1)とも称される取得ステップ321では、地面に関連した少なくとも1つの画像を取得するとともに、地面に関連した少なくとも1つの画像を取得した時の、カメラに関連付けられた少なくとも1つの位置を、制御処理ユニットに対して提供する。
一例では、ステップa)では、UAVを、作物の背丈の内部位置へとかつ作物の鉛直方向高さよりも低い位置へと、および/または、複数の作物がなす列同士の間へとかつ複数の作物の鉛直方向高さよりも低い位置へと、飛行させ、その場合、UAVは、トランシーバと、位置決定手段と、を含み、
ステップb2)とも称される取得ステップ322では、地面に関連した少なくとも1つの画像を取得するとともに、地面に関連した少なくとも1つの画像を取得した時の、カメラに関連付けられた少なくとも1つの位置を、制御処理ユニットに対して提供し、
ステップb3)とも称される送信ステップ323では、地面に関連した少なくとも1つの画像に関する情報を、および/または地面に関連した少なくとも1つの画像の画像解析に関する情報を、ならびに、地面に関連した少なくとも1つの画像を取得した時の、カメラに関連付けられた少なくとも1つの位置を、送信し、
ステップb4)とも称される受信ステップ324では、少なくとも1つの雑草が決定された少なくとも1つの位置へと飛行させるための指示を受信するとともに、その少なくとも1つの位置で少なくとも1つの雑草防除ユニットを起動させるための指示を受信し、その場合、指示は、トランシーバによって送信された、地面に関連した少なくとも1つの画像、および/または、地面に関連した少なくとも1つの画像の画像解析、に基づくものである。
ステップb2)とも称される取得ステップ322では、地面に関連した少なくとも1つの画像を取得するとともに、地面に関連した少なくとも1つの画像を取得した時の、カメラに関連付けられた少なくとも1つの位置を、制御処理ユニットに対して提供し、
ステップb3)とも称される送信ステップ323では、地面に関連した少なくとも1つの画像に関する情報を、および/または地面に関連した少なくとも1つの画像の画像解析に関する情報を、ならびに、地面に関連した少なくとも1つの画像を取得した時の、カメラに関連付けられた少なくとも1つの位置を、送信し、
ステップb4)とも称される受信ステップ324では、少なくとも1つの雑草が決定された少なくとも1つの位置へと飛行させるための指示を受信するとともに、その少なくとも1つの位置で少なくとも1つの雑草防除ユニットを起動させるための指示を受信し、その場合、指示は、トランシーバによって送信された、地面に関連した少なくとも1つの画像、および/または、地面に関連した少なくとも1つの画像の画像解析、に基づくものである。
図5は、農地上での、ベースステーションおよび複数のUAVに関する詳細な一例に関する概略的な図示を示している。この図では、ベースステーションは、UAV搬送車両であり、多数の小型UAVを搬送している。搬送車両は、UAVを、農地へと飛行させて、着陸させることができ、駐機することも、また、ホバリングすることも、できる。農地へと到着した後には、UAV搬送車両は、小型UAVを発射することができ、小型UAVは、農地を横切って飛行することができ、最適な飛行パターンで地面上の雑草を検出することができる。UAVは、必要に応じて、局所的に除草剤を散布することができる。小型UAVは、作物背丈よりも上方と作物背丈の内部との両方を飛行し、あるいは、ブドウ畑などの作物がなす列同士の間を飛行し、その際、地面上の雑草を特定するとともに、局所的に除草剤を散布することで雑草を防除する。図5の右側では、UAV(カメラを有しているとともに、プロペラガードによって保護されたプロペラを有している)が、地面上の雑草に関して、画像を取得している。図の中央における2個の小型UAV(噴霧ユニットを有しているとともに、プロペラガードによって保護されたプロペラを有している)は、地面上の雑草に対して、スポット噴霧によって、除草剤を散布している。制御処理ユニットは、カメラから受信した情報に基づいて、および、関連するセンサ(例えば、検出された雑草の種類に応じて)から受信した情報に基づいて、散布すべき適切な除草剤を決定することができる。本発明の特定の利点は、一群をなす複数のUAVが、非常に迅速に偵察を実行し得るとともに、農地上の複数の領域に対して自律的に除草剤を散布し得ることであり、これにより、農地全体を、比較的短時間で処理し得るという利点を有している。作業速度は、UAVの数に依存するものであって、一群をなす20個のUAVは、標的農地内の20個の異なる領域を同時に処理することができ、他方、一群をなす40個のUAVは、40個の異なる領域を処理することができ、作業速度を、2倍大きなものとすることができる。本発明の更なる利点は、除草剤を標的領域だけに対して散布することで、農地を迅速に処理することができ、このため、標的外領域に対しての散布を最小とすることである。これは、除草剤を標的に対して散布するための著しく効果的な態様であり、効果を低下させることなく、農地に対して散布される除草剤の量を大幅に低減させる。これは、環境面でも、また、農産物内の残留量を低減する点でも、有利である。この利点は、散布デバイスが輸送する必要のある除草剤の量も、また、減少させ、例えば、数リットル/ヘクタールの範囲から、一群をなす複数のUAVによって容易に輸送し得る必要量である約100ml/ヘクタール~10ml/ヘクタールの程度へと、減少させる。また、雑草の問題点は、成長時期の全体にわたって継続的に発生するため、本発明の利点は、処理を繰り返すために、農地を迅速に再訪し得ることであり、例えば5日~10日という周期で再訪し得ることであり、これにより、標的雑草を最適な成長段階(例えば、2葉期~5葉期)で処理することが、確保される。これに加えて、生育初期の雑草は、後期に比べて防除しやすいため、活性有効成分の必要量が低減される。また、雑草の生物的防除を成功させるには、散布ウィンドウに細心の注意を払う必要があることが多い。また、トラクタに対して取り付けたブーム噴霧器によって農地へと散布する場合には、運転手の時間を含めて処理コストが高く、また、エネルギ消費量が多いとともに、それに応じてCO2排出量も多く、さらに、特に新たな雑草が発生した時に処理を繰り返さなければならないときには、土壌に対して圧縮ダメージを与え得る。
図6a)~図6c)は、異なる雑草マップに基づいて作物農地に対して除草剤を散布する複数のUAVに関する概略的な例を示している(平面視による)。図6a)の例では、農地上で特定された雑草の密度および空間的分布が、パッチ状での散布パターンを要求している。この例では、UAVが、複数の作物がなす列(黒色の点で示されている)内における、特定された雑草パッチへと飛行し、雑草パッチ内の雑草だけに対して除草剤を散布する。次の列では、第2のUAVが、この列内における特定された雑草パッチへと飛行し、上記と同様に、除草剤を散布する。第3の列では、第3のUAVが、同様に動作する。図6b)の例では、雑草の数が多く、帯状散布戦略が有利である。この場合、各列に関して、UAVは、雑草防除ユニットを起動することにより、帯状(列)の全体に沿って除草剤を散布する。図6c)の例では、雑草の数が少ないため、UAVが列の内部を飛行して列の内部で特定された雑草に対して個別的に除草剤を散布するという標的間散布戦略が、有利である。また、農地上での雑草の生育状況に応じて、これら3つの戦略を互いに組み合わせることも可能である。加えて、UAVは、必ずしも、複数の作物がなす列の内部を飛行する必要はなく、その列の内部に除草剤を散布する必要もない。他の飛行経路および他の除草剤散布経路も、また、可能であり、例えば、異なる列同士の間の経路も可能である。
別の例示的な実施形態では、適切なシステム上において先の実施形態の1つによる方法における各方法ステップを実行するように構成されたことを特徴とした、コンピュータプログラムまたはコンピュータプログラム製品が、提供される。
したがって、コンピュータプログラム製品は、一実施形態の一部でもあり得るコンピュータユニット上に格納され得る。このコンピューティングユニットは、上述した方法における各ステップを実行するように構成されてもよい、あるいは、それら各ステップの実行を誘導するように構成されてもよい。その上、上述したUAV、ベースステーション、および/またはシステム、の構成要素を動作させるように構成されてもよい。コンピューティングユニットは、自動的に動作するように構成することができる、および/または、ユーザの命令を実行するように構成することができる。コンピュータプログラムは、データプロセッサの作業メモリの内部にロードされてもよい。よって、データプロセッサは、先の実施形態のいずれかによる方法を実行するために設けられてもよい。
本発明のこの例示的な実施形態は、最初から本発明を使用するコンピュータプログラムと、アップデートによって、既存プログラムを、本発明を使用するプログラムへと変更したコンピュータプログラムと、の両方を網羅する。さらに、コンピュータプログラム製品は、上述した方法の例示的な実施形態の手順を満たすために必要なすべてのステップを提供し得るものであってもよい。
本発明の更なる例示的な実施形態によれば、CD-ROM、USBスティック、または同種のもの、などのコンピュータ可読媒体が提示され、その場合、コンピュータ可読媒体は、前項において説明したようなコンピュータプログラム製品とされた/され得るコンピュータプログラム製品を、内部に格納している。コンピュータプログラムは、他のハードウェアと一緒に供給されるまたは他のハードウェアの一部として供給される、光学記憶媒体または固体媒体などの、適切な媒体上に、格納および/または配布され得るけれども、また、インターネットを介してなど、あるいは、他の有線または無線の電気通信システムを介してなど、他の形態で配布されてもよい。
しかしながら、コンピュータプログラムは、また、ワールドワイドウェブなどのネットワーク上において提示されてもよく、そのようなネットワークから、データプロセッサの作業メモリ内へと、ダウンロードすることができる。
本発明の更なる例示的な実施形態によれば、コンピュータプログラム製品をダウンロード可能とするための媒体が提供され、このコンピュータプログラム製品は、本発明の先に説明した実施形態の1つによる方法を実行するように構成されている。
本発明の実施形態が、異なる主題を参照して説明されていることに留意しなければならない。特に、いくつかの実施形態は、方法タイプの請求項を参照して説明されており、他方、他の実施形態は、UAV、ベースステーション、および/またはシステム、タイプの請求項を参照して説明されている。しかしながら、当業者であれば、上記の説明および以下の説明から、特段に断らない限り、1つのタイプの主題に属する特徴点どうしの任意の組合せに加えて、また、異なる主題に関連した特徴点どうしの間の任意の組合せも、本出願によって開示されると見なされることを、推量するであろう。
本発明について、図面および上記の説明において詳細に図示して説明したけれども、そのような図示および説明は、例証的または例示的と見なされるべきであり、限定的なものではない。本発明は、開示した実施形態に限定されるものではない。開示した実施形態に対する他の変形例は、図面、開示、および従属請求項、を検討することにより、請求された発明を実施する当業者によって理解されて実施され得る。
特許請求の範囲では、「含む」という用語は、他の構成要素または他のステップを除外するものではなく、「1つの(a)」または「1つの(an)」という不定冠詞は、複数を除外するものではない。単一のプロセッサまたは他のユニットは、特許請求の範囲に記載されている複数の項目の機能を果たしてもよい。特定の手段が相互に異なる従属請求項に記載されているという事実だけで、これらの手段の組合せが有利に使用され得ないことが示されるわけではない。特許請求の範囲におけるいかなる参照符号も、その範囲を限定するものとして解釈されるべきではない。
Claims (16)
- 農業用雑草管理のための無人航空機(以下、「UAV」)(10)であって、
-制御処理ユニット(20)と、
-カメラ(30)と、を含み、
前記制御処理ユニットは、前記UAVを制御することにより、作物の背丈の内部位置へとかつ前記作物の鉛直方向高さよりも低い位置へと、および/または、複数の作物がなす列同士の間の位置へとかつ前記複数の作物の鉛直方向高さよりも低い位置へと、飛行させるように構成され、
前記制御処理ユニットは、前記カメラを制御することにより、前記作物の前記背丈の前記内部位置でかつ前記作物の前記鉛直方向高さよりも低い前記位置で、および/または、前記複数の作物がなす前記列同士の間でかつ前記複数の作物の前記鉛直方向高さよりも低い前記位置で、地面に関連した少なくとも1つの画像を取得するように構成され、
前記制御処理ユニットは、前記少なくとも1つの画像を解析することにより、地面上における少なくとも1つの雑草の存在およびその位置を決定するように構成されている、UAV(10)。 - 前記少なくとも1つの画像は、複数の画像を含み、前記制御処理ユニットは、前記カメラを制御することにより、前記作物の前記背丈の内部でかつ前記作物の前記鉛直方向高さよりも低い内部で、および/または、前記複数の作物がなす前記列同士の間でかつ前記複数の作物の前記鉛直方向高さよりも低いところで、地面に対する複数の異なる位置に対応した位置での複数の画像を取得するように構成されている、請求項1に記載のUAV。
- 前記制御処理ユニットは、前記少なくとも1つの画像を解析することにより、雑草の密度および空間的分布に基づいて地面上における雑草の存在を分類した雑草マップを決定するように構成されている、請求項1または2に記載のUAV。
- 前記UAVのサイズは、1cm~20cmという程度の大きさであり、好ましくは2cm~10cmという程度の大きさであり、より好ましくは4cm~8cmという程度の大きさであり、前記UAVの重量は、200g未満であり、好ましくは100g未満であり、より好ましくは50g未満である、請求項1から3のいずれか一項に記載のUAV。
- 前記UAVは、
-プロペラガード(40)を含み、
前記プロペラガードは、前記UAVのプロペラを少なくとも部分的に取り囲むように構成され、好ましくは前記プロペラを完全に取り囲むように構成されている、請求項1から4のいずれか一項に記載のUAV。 - 前記UAVは、
-少なくとも1つの雑草防除ユニット(50)を含み、
前記少なくとも1つの雑草防除ユニットは、前記少なくとも1つの雑草の存在およびその位置に関する前記画像解析に基づいて前記制御処理ユニットによって決定された位置で起動されるように構成されている、請求項1から5のいずれか一項に記載のUAV。 - 前記UAVは、位置決定手段(60)を含み、
前記位置決定手段(60)は、地面に関連した前記少なくとも1つの画像を取得した時の、前記カメラに関連付けられた少なくとも1つの位置を、前記制御処理ユニット(20)に対して提供するように構成されている、請求項1から6のいずれか一項に記載のUAV。 - 前記UAVは、トランシーバ(70)を含み、
前記制御処理ユニットは、前記トランシーバを利用することにより、地面に関連した前記少なくとも1つの画像に関する情報を、および/または地面に関連した前記少なくとも1つの画像の画像解析に関する情報を、ならびに、地面に関連した前記少なくとも1つの画像を取得した時の、前記カメラに関連付けられた少なくとも1つの位置を、送信するように、構成され、
前記制御処理ユニットは、少なくとも1つの雑草が決定された少なくとも1つの位置へと飛行させるための指示を受信するように、さらに、前記少なくとも1つの位置で前記少なくとも1つの雑草防除ユニット(50)を起動させるための指示を受信するように、構成され、
前記指示は、前記トランシーバによって送信された、地面に関連した前記少なくとも1つの画像、および/または、地面に関連した前記少なくとも1つの画像の前記画像解析、に基づくものである、請求項6または7に記載のUAV。 - 複数のUAVのためのベースステーション(100)であって、
前記ベースステーションは、
-少なくとも1つのUAVを含むUAV駐機ユニット(110)と、
-制御処理ユニット(120)と、
-少なくとも1つのトランシーバ(130)と、を含み、
前記少なくとも1つのUAVは、
-制御処理ユニット(20)と、
-カメラ(30)と、
-トランシーバ(70)と、を含み、
前記UAV駐機ユニットは、複数のUAVを搬送するように構成され、
前記制御処理ユニット(20)は、前記UAVを制御することにより、前記ベースステーションから、作物の背丈の内部位置へとかつ前記作物の鉛直方向高さよりも低い位置へと、および/または、複数の作物がなす列同士の間へとかつ前記複数の作物の鉛直方向高さよりも低い位置へと、飛行させるように、構成され、
前記制御処理ユニット(20)は、前記カメラを制御することにより、前記作物の前記背丈の前記内部位置でかつ前記作物の前記鉛直方向高さよりも低い前記位置で、および/または、前記複数の作物がなす前記列同士の間でかつ前記複数の作物の前記鉛直方向高さよりも低い前記位置で、地面に関連した少なくとも1つの画像を取得するように構成され、
前記制御処理ユニット(20)は、前記トランシーバ(70)を利用することにより、地面に関連した前記少なくとも1つの画像に関する情報を、前記ベースステーションに対して送信するように構成され、
前記制御処理ユニット(120)は、前記トランシーバ(130)を利用することにより、前記少なくとも1つのUAVから、地面に関連した前記少なくとも1つの画像に関する情報を、受信するように構成され、
前記制御処理ユニット(120)は、前記少なくとも1つのUAVから受信した前記少なくとも1つの画像を解析することにより、地面上における少なくとも1つの雑草の存在およびその位置を、決定するように構成されている、複数のUAVのためのベースステーション(100)。 - 前記少なくとも1つのUAVは、位置決定手段(60)をさらに含み、
前記位置決定手段(60)は、地面に関連した前記少なくとも1つの画像を取得した時の、前記カメラに関連付けられた少なくとも1つの位置を、前記制御処理ユニット(20)に対して提供するように構成され、
前記制御処理ユニット(20)は、前記トランシーバ(70)を利用することにより、地面に関連した前記少なくとも1つの画像を取得した時の、前記カメラに関連付けられた前記少なくとも1つの位置に関する情報を、送信するように構成され、
前記制御処理ユニット(120)は、前記トランシーバ(130)を利用することにより、地面に関連した前記少なくとも1つの画像を取得した時の、前記カメラに関連付けられた前記少なくとも1つの位置に関する前記情報を、受信するように構成され、
前記制御処理ユニット(120)は、前記少なくとも1つのUAVから受信した前記少なくとも1つの画像を解析することにより、前記少なくとも1つの位置での、地面上における少なくとも1つの雑草の存在を決定するように構成されている、請求項9に記載の、複数のUAVのためのベースステーション。 - 前記少なくとも1つのUAVは、少なくとも1つの雑草防除ユニット(50)をさらに含み、
前記制御処理ユニット(120)は、前記少なくとも1つの雑草の存在が決定された前記少なくとも1つの位置へと、前記少なくとも1つのUAVを飛行させるための指示を決定するように、さらに、前記少なくとも1つの位置で前記少なくとも1つの雑草防除ユニット(50)を起動させるための指示を決定するように、さらに構成されている、請求項9または10に記載の、複数のUAVのためのベースステーション。 - 複数のUAVを有したUAV駐機ユニット(110)を含み、
前記制御処理ユニット(120)は、前記少なくとも1つのUAVから受信した前記少なくとも1つの画像を解析することにより、雑草の密度および空間的分布に基づいて(および、好ましくは、さらに雑草の類型に基づいて)地面上における雑草の存在を分類した雑草マップを決定するように構成され、
前記制御処理ユニット(120)は、前記雑草マップの関数として、および、地面上における雑草の密度および空間的分布に基づく雑草の前記分類の関数として、前記複数のUAVに関する飛行経路マップを決定するように、さらに構成され、
前記制御処理ユニット(120)は、前記少なくとも1つの雑草の存在が決定された前記少なくとも1つの位置へと、前記複数のUAVを飛行させるための指示を決定するように、さらに、前記決定された飛行経路マップに基づいて、前記少なくとも1つの位置で前記少なくとも1つの雑草防除ユニット(50)を起動させるための指示を決定するように、さらに構成されている、請求項11に記載の、複数のUAVのためのベースステーション。 - 前記制御処理ユニット(120)は、前記複数のUAVを交互的なグループとして動作させるよう、つまり、あるグループが飛行中である際には他のグループが前記UAV駐機ユニット上にあるよう、前記複数のUAVを制御するように構成されている、請求項9~12のいずれか一項に記載の、複数のUAVのためのベースステーション。
- 農業用雑草管理のためのシステム(200)であって、
-複数のUAVのためのベースステーション(100)であり、
-少なくとも1つのUAVを含むUAV駐機ユニット(110)と、
-制御処理ユニット(120)と、
-少なくとも1つのトランシーバ(130)と、を含むベースステーション(100)と、
-少なくとも1つのUAV(10)であり、
-制御処理ユニット(20)と、
-カメラ(30)と、
-トランシーバ(70)と、を含む少なくとも1つのUAV(10)と、を含み、
前記UAV駐機ユニットは、複数のUAVを搬送するように構成され、
前記制御処理ユニット(20)は、前記UAVを制御することにより、前記ベースステーションから、作物の背丈の内部位置へとかつ前記作物の鉛直方向高さよりも低い位置へと、および/または、複数の作物がなす列同士の間へとかつ前記複数の作物の鉛直方向高さよりも低い位置へと、飛行させるように、構成され、
前記制御処理ユニット(20)は、前記カメラを制御することにより、前記作物の前記背丈の前記内部位置でかつ前記作物の前記鉛直方向高さよりも低い前記位置で、および/または、前記複数の作物がなす前記列同士の間でかつ前記複数の作物の前記鉛直方向高さよりも低い前記位置で、地面に関連した少なくとも1つの画像を取得するように構成され、
前記制御処理ユニット(20)は、前記トランシーバ(70)を利用することにより、地面に関連した前記少なくとも1つの画像に関する情報を、前記ベースステーションに対して送信するように構成され、
前記制御処理ユニット(120)は、前記トランシーバ(130)を利用することにより、前記少なくとも1つのUAVの、地面に関連した前記少なくとも1つの画像に関する前記情報を、受信するように構成され、
前記制御処理ユニット(120)は、前記少なくとも1つのUAVから受信した前記少なくとも1つの画像を解析することにより、地面上における少なくとも1つの雑草の存在およびその位置を、決定するように構成されている、システム(200)。 - 農業用雑草管理のための方法(300)であって、
a)UAVを、作物の背丈の内部位置へとかつ前記作物の鉛直方向高さよりも低い位置へと、および/または、複数の作物がなす列同士の間へとかつ前記複数の作物の鉛直方向高さよりも低い位置へと、飛行させる、飛行ステップ(310)と、
b)カメラによって、前記作物の前記背丈の前記内部位置でかつ前記作物の前記鉛直方向高さよりも低い前記位置で、および/または、前記複数の作物がなす前記列同士の間でかつ前記複数の作物の前記鉛直方向高さよりも低い前記位置で、地面に関連した少なくとも1つの画像を取得する、取得ステップ(320)と、
c)前記少なくとも1つの画像を解析することにより、少なくとも1つの画像を解析することにより、地面上における少なくとも1つの雑草およびその位置を決定する、解析ステップ(330)と、を含む、方法(300)。 - 請求項1から8のいずれか一項に記載のUAVを制御するためのコンピュータプログラム製品であって、
プロセッサによって実行された時には、請求項15に記載の方法を実行するように構成されている、コンピュータプログラム製品。
Applications Claiming Priority (3)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
EP20162573.8 | 2020-03-12 | ||
EP20162573 | 2020-03-12 | ||
PCT/EP2021/054632 WO2021180474A1 (en) | 2020-03-12 | 2021-02-25 | Unmanned aerial vehicle |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JP2023516499A true JP2023516499A (ja) | 2023-04-19 |
Family
ID=69804762
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2022554544A Pending JP2023516499A (ja) | 2020-03-12 | 2021-02-25 | 無人航空機 |
Country Status (5)
Country | Link |
---|---|
US (1) | US20230135631A1 (ja) |
EP (1) | EP4117989A1 (ja) |
JP (1) | JP2023516499A (ja) |
CN (1) | CN115243972A (ja) |
WO (1) | WO2021180474A1 (ja) |
Families Citing this family (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN113917946B (zh) * | 2021-11-18 | 2024-05-10 | 上海顺诠科技有限公司 | 基于动态调整预警范围的无人机自动喷洒作业系统及其方法 |
CN115164908A (zh) * | 2022-09-07 | 2022-10-11 | 北京卓翼智能科技有限公司 | 一种基于植物冠层地标的无人机导航方法以及装置 |
US20240192693A1 (en) * | 2022-12-09 | 2024-06-13 | Mineral Earth Sciences Llc | Autonomous scouting using unmanned aerial vehicle |
Family Cites Families (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
WO2014160589A1 (en) * | 2013-03-24 | 2014-10-02 | Bee Robotics Corporation | Aerial farm robot system for crop dusting, planting, fertilizing and other field jobs |
US9807996B1 (en) * | 2016-05-28 | 2017-11-07 | Simon Siu-Chi Yu | Bug eater |
MX2019002646A (es) * | 2016-09-08 | 2019-10-30 | Walmart Apollo Llc | Sistemas y metodos para identificar plagas en areas que contienen cultivos a traves de vehiculos no tripulados. |
PL3697686T3 (pl) * | 2017-10-17 | 2021-12-27 | Basf Se | Bezzałogowy statek powietrzny do oceny pola rolnego |
US11373399B2 (en) * | 2018-07-26 | 2022-06-28 | Hall Enterprise Llc | Method of crop analysis using drone with flying and driving capability |
JP2022527029A (ja) * | 2019-04-06 | 2022-05-27 | エレクトリック シープ ロボティクス インコーポレイテッド | 遠隔操作型ロボットのためのシステム、装置、及び、方法 |
-
2021
- 2021-02-25 CN CN202180019772.8A patent/CN115243972A/zh active Pending
- 2021-02-25 JP JP2022554544A patent/JP2023516499A/ja active Pending
- 2021-02-25 EP EP21706624.0A patent/EP4117989A1/en active Pending
- 2021-02-25 US US17/910,336 patent/US20230135631A1/en active Pending
- 2021-02-25 WO PCT/EP2021/054632 patent/WO2021180474A1/en unknown
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
US20230135631A1 (en) | 2023-05-04 |
CN115243972A (zh) | 2022-10-25 |
WO2021180474A1 (en) | 2021-09-16 |
EP4117989A1 (en) | 2023-01-18 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
JP2023516499A (ja) | 無人航空機 | |
US20210357664A1 (en) | Obstacle monitoring systems and methods for same | |
US11968973B2 (en) | Method for applying a spray to a field based on analysis of evaluation portion of monitored field section | |
Roldán et al. | Robots in agriculture: State of art and practical experiences | |
JP7154211B2 (ja) | 空中ドローンを用いて、収穫及び希薄化(dilution)する(間引く)ようにデータベースをマッピング及び構築するためのシステム及び方法 | |
JP2023518176A (ja) | 無人航空機 | |
Williams et al. | Autonomous pollination of individual kiwifruit flowers: Toward a robotic kiwifruit pollinator | |
US11147257B2 (en) | Software process for tending crops using a UAV | |
KR101801746B1 (ko) | 방제용 스마트 드론, 이를 이용한 스마트 방제 시스템 및 방법 | |
EP3616487B1 (en) | Agricultural machine with resonance vibration response detection | |
US20230136009A1 (en) | Method, vehicle and system for weed control management | |
Oliveira et al. | Agricultural robotics: A state of the art survey | |
CA3174976A1 (en) | Methods and algorithms for optimizing application of residue limited crop protection products using variable-rate application | |
US20220127000A1 (en) | Unmanned aerial vehicle | |
Phade et al. | IoT‐Enabled Unmanned Aerial Vehicle: An Emerging Trend in Precision Farming | |
Karkee et al. | 10 Automation of Pesticide Application Systems | |
do Amaral et al. | Application of drones in agriculture | |
US20240074428A1 (en) | System and method for adjustable targeting in field treatment | |
Redbond | Robots-the future of agriculture | |
EP4230037A1 (en) | Multi-device agricultural field treatment | |
Lucas | CHARACTERIZATION AND EFFICACY OF VECTOBAC® WDG APPLICATIONS TARGETING CONTAINER-INHABITING MOSQUITOES USING AN UNMANNED AERIAL VEHICLE | |
Matthews | International advances in pesticide application | |
AJAY et al. | UAV Technology: Applications, economical reliance and feasibility in Indian Agriculture | |
Psiroukis et al. | Unmanned aerial vehicles applications in vegetables and arable crops | |
Karkee et al. | 10 Automation of Pesticide |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
A621 | Written request for application examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621 Effective date: 20240202 |