Application of the LIDAR technology for obstacle detection during the operation of agricultural vehicles.

Doerr, Z., Mohsenimanesh, A., Laguë, C., et McLaughlin, N.B. (2013). « Application of the LIDAR technology for obstacle detection during the operation of agricultural vehicles. », Canadian Biosystems Engineering, 55, p. 2.9-2.16. doi : 10.7451/CBE.2013.55.2.9  Accès au texte intégral (en anglais seulement)

Résumé

Plusieurs algorithmes ont été développés pour déterminer la position d’objets pouvant entraver le fonctionnement de véhicules autonomes. Il reste cependant à compléter une évaluation comparative de ces différentes approches. Dans le cadre de cette étude, l’efficacité de quatre algorithmes de reconnaissance et de détection d’obstacles (méthodes basées sur la hauteur moyenne, la densité, la connectivité et la discontinuité) pour la détection de trois types d’obstacles placés dans quatre types de récolte différentes (gamme de hauteur des plantes : 20 – 80 cm) a été comparée pour différentes combinaisons de conditions d’opération au champ. Les tests ont été complétés à l’aide d’un capteur SICK de mesure au laser (LMS) 291-S14 installé sur un tracteur agricole afin de détecter des objets placés à des endroits prédéterminés à proximité de la trajectoire du tracteur. Les données recueillies par le capteur ont été analysées à l’aide du logiciel MATLAB (versions 2D et 3D). La méthode de la hauteur moyenne a permis d’atteindre un taux de détection global des obstacles au champ de 72,4% alors que la méthode de la connectivité a fourni les résultats les moins intéressants avec un taux de détection global de seulement 18%. Les résultats obtenus indiquent également que la taille des cultures ainsi que la densité du couvert végétal ont résulté en des taux de détection des obstacles moins élevés. Les taux de détection ont également été moins élevés dans le cas des obstacles de petite taille alors que les taux de détection des objets dont la hauteur dépasse celle des cultures étaient plus élevés. L’accroissement de la vitesse d’avancement du tracteur a eu un impact négatif sur le taux de détection des obstacles.

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