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Panorama AUTOMAZIONE OGGI 26 | GENNAIO-FEBBRAIO 2025 AUTOMAZIONE OGGI 459 affidabilità in aree densamente vegetate, dovuta alla propagazione multipath dei se- gnali che riduce la precisione della posizione rispetto alle condizioni di cielo sereno. Oltre alla posizione assoluta, montando tre an- tenne su una piattaforma mobile è possibile recuperare la posa (ovvero la posizione e l’orientamento) a 6 gradi di libertà (3 trasla- zioni e 3 rotazioni) del robot, in genere con una frequenza di aggiornamento di 1 Hz. Nelle applicazioni agricole, l’assetto (rollio, beccheggio, imbardata) del robot viene più spesso derivato utilizzando un IMU a 9 gradi di libertà. Quest’ultimo è un dispositivo che integra un accelerometro triassiale (che mi- sura le accelerazioni lineari), giroscopi (che misurano la velocità angolare) e un magne- tometro (comunemente utilizzato come ri- ferimento di rotta). I sensori IMU in genere emettono dati a una frequenza fino a 1 kHz; tuttavia, nei sistemi in movimento lento, i dati IMU vengono solitamente acquisiti a frequenze inferiori. Sensori LiDAR Le informazioni geometriche sulla vegeta- zione vengono recuperate principalmente mediante sensori LiDAR, che consentono di ricostruire la mappa dello scenario cir- costante sotto forma di nuvola di punti. Il principio di funzionamento del LiDAR si basa sulla misurazione del tempo impie- gato da un impulso laser inviato dal sensore e riflesso dall’ambiente per tornare allo stru- mento. Questo approccio per recuperare le misure di distanza è implementato tramite sistemi microelettromeccanici o array ottici in fase. I sensori LiDAR solitamente impie- gati in agricoltura sono di tipo a fuso (un campo visivo di 360° è garantito da un si- stema rotante optomeccanico) o ibridi allo stato solido (che realizzano la deflessione tramite uno specchio mobile interno). Le soluzioni commerciali più diffuse tra i dispo- sitivi LiDAR 2D e 3D sono rispettivamente Sick LMS 111 e Velodyne VLP16. L’elevato range di misura dei sensori LiDAR (ad esem- pio, fino a 100 m per il Velodyne VLP16) consente il loro utilizzo per la mappatura sia in ambienti chiusi, come le serre, sia in ambienti aperti, come vigneti e frutteti. I sensori LiDAR 2D sono utili per la localizza- zione e l’evitamento delle collisioni, mentre i LiDAR 3D costituiscono una soluzione più adatta per la ricostruzione di mappe. Infatti, questi sensori forniscono direttamente una nuvola di punti densa dell’ambiente circo- stante e hanno un campo visivo più ampio rispetto ai dispositivi LiDAR 2D. La principale limitazione delle soluzioni LiDAR in ambienti esterni si verifica quando si esegue il rilievo in condizioni di pioggia, poiché le gocce di pioggia possono riflettere o rifrangere i raggi laser, con conseguenti nuvole di punti rumorose e imprecise. Sensori visivi I sensori visivi offrono immagini RGB che possono essere utilizzate per la localiz- zazione, l’evitamento degli ostacoli e la mappatura. Inoltre, un trasmettitore video in diretta e un sistema di telecamere instal- lato sul robot sono utili per il pilotaggio manuale e la visualizzazione del robot in funzione. I sensori visivi includono teleca- mere monoculari, stereo e di profondità. Le telecamere stereo comprendono due sensori di immagini, che percepiscono la profondità simulando la visione binoculare umana. Nelle scene a bassa trama, la preci- sione della profondità della visione stereo può essere migliorata utilizzando modelli a infrarossi. Nel contesto della mappatura, le telecamere monoculari possono essere utilizzate per creare una ricostruzione 3D dell’area circostante utilizzando un ap- proccio ‘struttura dal movimento’, che integra immagini raccolte da molti punti di vista. Inoltre, un sistema multi-teleca- mera composto da molti sensori calibrati esternamente può essere impiegato per ottenere un campo visivo più ampio. Un campo visivo di 360° può essere ottenuto tramite sistemi commerciali, come la Gi- roptic 360CAM, o la telecamera Ladybug3. I sensori visivi sono solitamente compatti e funzionano adeguatamente in ambienti strutturati. Per le applicazioni all’aperto, si deve tenere presente che non sono adatti a condizioni meteorologiche avverse o scene con scarsa illuminazione. Inoltre, il range di misura delle telecamere è notevolmente inferiore a quello dei sensori LiDAR. Sensori spettrali La risposta spettrale della vegetazione di- pende dall’assorbimento della radiazione elettromagnetica da parte dei pigmenti e rappresenta un indicatore importante, nel contesto dell’agricoltura, per caratterizzare lo stato di salute delle piante. A tal fine, analizzare la parte visibile dello spettro lu- minoso non è sufficiente, e si deve ricorrere alla disparità di riflettenza fra le bande del rosso e del vicino infrarosso, nonché alla ri- flettenza spettrale nella zona di transizione (il cosiddetto bordo rosso) per ottenere in- formazioni importanti sullo stato della ve- getazione. A tale scopo, vengono utilizzati sensori spettrali, che consentono di racco- gliere i dati impiegati per il calcolo dell’in- dice di vegetazione. Nelle ispezioni autonome, le capacità che un robot può apprendere utilizzando approcci di intelligenza artificiale possono essere utili per migliorare la robustezza e la sicurezza della navigazione autonoma, nonché per il recupero di dati Fonte: foto Shutterstock