10/06/2021 - Projet SureVeg. La robotique et l'agriculture de précision à la recherche d'une production plus durable

Menéame

Une équipe d'enquêteurs de la Université polytechnique de Madrid (UPM), composé des groupes Robotique et cybernétique (ROBCIB) du Centre d'Automatique et Robotique (CAR CSIC-UPM) et du groupe de recherche LPF-TAMOLIA de la ETSIAAB-UPM, a mis au point un système robotique spécialisé dans la fertilisation individualisée de chaque plante de cultures hétérogènes en rangée. Cela a été possible grâce à l'analyse végétatif réalisée par un système sensoriel moderne basé sur des mesures laser et des images multispectrales. Les résultats sont très prometteurs et serviront à optimiser l'utilisation des engrais et à minimiser ainsi l'impact environnemental des cultures.

Projet SureVeg. La robotique et l'agriculture de précision à la recherche d'une production plus durable

Le projet SureVeg (Strip-cropping and recycling of waste for biodiverse and resouURce-Efficient intensive VEGetable production) est un projet européen auquel participe un consortium de douze partenaires, des universités, des centres de recherche et des entreprises, de sept pays de l'Union européenne (Danemark, Pays-Bas, Belgique, Italie, Finlande, Espagne et Lettonie), dont l'Université polytechnique de Madrid.

L'équipe espagnole, composée des groupes de recherche ROBCIB et LPF-TAMALIA, a pour objectif, dans le cadre du projet, le développement de systèmes robotiques intelligents pour les systèmes de culture en rangées. Il a été réalisé en intégrant un robot manipulateur à des systèmes sensoriels et d'action, en appliquant des algorithmes pour l'identification, la localisation et l'évaluation des besoins de chaque usine. Ainsi, on cherche à appliquer un traitement individualisé à chacune, en réduisant l'impact environnemental des intrants.

Phases du projet

Les dernières avancées en matière de logiciels de simulation ont permis de développer le projet en deux étapes: l'une de simulation virtuelle et l'autre d'essai réel sur le terrain.

Dans une première phase, l'équipe de recherche a mis en place un simulateur hautement réaliste du champ de culture, recréant des rangées de végétaux (requins, haricots, haricots), ainsi que la gestion du système de communication avec la plate-forme robotique. Cela a permis d'évaluer les algorithmes des systèmes sensoriels, les mouvements du bras robotique en évitant les dommages aux plantes et l'architecture de contrôle et de communication utilisée sous ROS (Robot Operating System).

La Deuxième étape, correspondant à la phase d'essais réels sur le terrain, a exigé la mise en place d'un système de localisation novateur pour avoir plus de précision dans l'application du traitement avec le bras robotique. Cette méthode est basée sur les mesures de la rangée de culture par un système laser. Il permet d'extraire des détails uniques de l'environnement (angles, bords, etc.) qui servent à réhabituer le robot par rapport aux cultures. Ainsi, une première observation du terrain permet d'obtenir une carte globale sur laquelle les plantes sont localisées et leurs besoins particuliers évalués. Dans la deuxième observation, le robot obtient une vue locale détaillée et actualisée, la place sur la carte globale et, sur la base de l'analyse des images multispectrales, applique le traitement approprié.

Le travail conjoint du groupe de rechercheLPF-TAMOLIA, chargé de l'analyse des besoins végétaux des plantes, et le groupe Robotique et cybernétique, responsable du système robotique, a permis de réaliser la fertilisation des cultures sur la base des objectifs stratégiques du projet européen.

Selon Antonio Barrientos, chercheur de l'UPM: "Ce projet présente des résultats très prometteurs dans le domaine de la robotique appliquée à l'agriculture de précision, obtenant comme principales réalisations une optimisation de la quantité d'engrais organiques appliquée dans des zones spécifiques de plantes ayant des besoins spécifiques, grâce aux systèmes de localisation et de perception mis en œuvre utilisant des capteurs de haute technologie."

Réf.

Christyan Cruz Ulloa, Anne Krus, Antonio Barrientos, Jaime Del Cerro, Constantino Valero; Robotic Fertilisation Using Localisation Systems Based on Point Clouds in Strip-Cropping Fields. Agronomy 2021, 11(1), 11; https://doi.org/10.3390/agronomy11010011

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Université polytechnique de Madrid (Image et Nouvelles)

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