KCI등재
복분자 재배 환경에서 수확물 운반 도우미 로봇을 위한 YOLOv5와 LiDAR 활용 자율주행 시스템 = YOLOv5 and LiDAR-based Autonomous Driving System for Agricultural Produce Transportation in the Cultivation Environment of Rubus Coreanus
The continuous decrease in the number of farming households and the aging population have a significant impact on agricultural productivity. In response to these challenges, the need for the development of agricultural robots is being emphasized. Considering the unique environmental conditions of rubus coreanus farming, such as steep hills and narrow paths, the development of specialized agricultural robots is required. Therefore, this paper proposes an autonomous driving system optimized for the rubus coreanus farming environment, utilizing LiDAR sensors and real-time object detection technology based on YOLOv5. The proposed system allows the robot to be moved to its destination through user key inputs, effectively maintaining a safe distance from predetermined obstacles along the path. The experimental results showed an average error of about 0.038 meters in the distance maintenance test and an average error of about 5.7252% in the location accuracy test. These results demonstrate smooth autonomous driving in narrow paths, similar to those found in rubus coreanus farming.
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