Espositori 2021



A.R.A.C.H.N.E. (Agriculture and Rural Analyzing Cognitive Hexapod Noxious weed Exterminator)

A.R.A.C.H.N.E. (Agriculture and Rural Analyzing Cognitive Hexapod Noxious weed Exterminator)

A.R.A.C.H.N.E. (Agriculture and Rural Analyzing Cognitive Hexapod Noxious weed Exterminator) nasce da unanalisi ambientale: la Terra non riesce pi a sostenere l'impronta ecologica di noi umani, siamo troppi e le risorse rimasteci non sono abbastanza per garantire la sopravvivenza di tutti. Bisogna tornare ad essere eco-compatibili e un modo per avvicinarci a questobiettivo porre fine allepoca delle agricolture estensive e aggressive. Abbiamo ideato un prototipo che possa agire nel mondo agricolo, evitando enormi sprechi di risorse.


A.R.A.C.H.N.E. in grado di sondare i terreni, mappandoli e diserbando le piante infestanti per riutilizzarle per la pacciamatura del suolo. Il modello un esapode costruito facendo ampio uso di parti appositamente stampate in 3d e di componenti facilmente reperibili.


Il prototipo pensato per lavorare nei campi, dovr principalmente muoversi su un terreno con friabilit ed irregolarit molto variabili. Alta manovrabilit, stabilit e precisione sono caratteristiche assolutamente necessarie per la realizzazione degli obiettivi prefissati, per questo abbiamo optato per la Legged Robotics.
Una configurazione a 6 gambe consente di sollevare contemporaneamente fino a tre gambe rimanendo passivamente stabile. Nel caso di A.R.A.C.H.N.E. risulta la scelta migliore.
Lalgoritmo di gestione del movimento pu essere diviso in tre parti concatenate tra di loro: Motion Planner, Inverse Kinematics e Interpolator.


Per eseguire il diserbo e le analisi di suolo e piante, indispensabile conoscere la locazione di tutte le piante presenti nel terreno. Lutente dovr eseguire un processo di calibrazione al primo utilizzo, delimitando sulla mappa i confini del terreno. A questo punto verr generata una rotta che ricoprir interamente larea evidenziata, utilizzando una semplice space filling curve. A.R.A.C.H.N.E. seguir questa rotta mantenendo la telecamera sempre accesa. Quando identificher una pianta, la riporter sulla mappa generando poi un grafo non orientato.


Per controllare lo stato delle piante un contadino pu scegliere di effettuare unanalisi in laboratorio oppure pu effettuare unanalisi satellitare o via drone. A.R.A.C.H.N.E. effettuer lanalisi del terreno con un sensore a 5 punte capace di analizzare la concentrazione di azoto (N), fosforo (P) e potassio (K), il pH, la temperatura, lumidit e la salinit. Per lanalisi delle singole piante si optato per un approccio fotografico. A.R.A.C.H.N.E. combina sia approcci algoritmici che di machine learning. Con i primi si possono ottenere info come il colore medio delle piante, da cui si pu dedurre il livello di clorofilla in questultime. Con il secondo si pu capire la specie della pianta, gli si pu attribuire un punteggio di benessere, si possono identificare eventuali patologie.
A.R.A.C.H.N.E. inoltre dotato di un Arduino MKR WiFi 1010 board, utilizzato per connettersi a un database e di un MKR IoT carrier con cinque tactile buttons che, se spinti, consentono di memorizzare i precedenti valori NPK; presente un LCD display sul quale vengono mostrati i valori del sensore. Vi inoltre un PIR sensor per rilevare eventuali movimenti e un accelerometro per verificare la stabilit del robot.


Per il diserbo si utilizzer una telecamera per lanalisi delle piante, utilizzando algoritmi di machine learning sar possibile identificare le parti della zona fotografata occupate dalla pianta da coltivare e quali da piante infestanti.
Per il diserbo meccanico si deciso di procedere tramite falciatura. Le punte delle due gambe centrali di A.R.A.C.H.N.E. saranno dotate di un sistema di lame rotanti che si attiveranno quando verr rilevata una pianta infestante.


A.R.A.C.H.N.E. (Agriculture and Rural Analyzing Cognitive Hexapod Noxious weed Exterminator)

Paolo Ginefra, Antonio Manuel Marulli, Alice Grossi, Giorgia Mira, Claudio Capurso, Fabrizio Di Carlo

A.R.A.C.H.N.E. non frutto solo del lavoro di 3 studenti con conoscenze in robotica, meccanica e informatica ma nasce da unanalisi ambientale guidata e approfondita con gli esperti ambientali. Noi siamo Paolo Ginefra, Manuel Antonio Marulli e Alice Grossi e siamo gli esperti robotici, invece, Giorgia Mira e Claudio Capurso sono gli esperti ambientali del team. Ad aiutarci nella realizzazione dei video di presentazione del nostro prototipo c stato Fabrizio di Carlo il compositore della colonna sonora.
Abbiamo lavorato come un vero e proprio team sin da dicembre, purtroppo abbiamo dovuto lavorare a distanza conoscendoci solo tramite un pc ma la parte di assemblaggio del robot si svolta totalmente nei laboratori della nostra scuola.
Nel nostro team per hanno collaborato anche esperti esterni come alcuni agronomi che ci hanno consentito di analizzare in modo pi specifico e accurato i problemi discussi con i nostri compagni di classe pi esperti in campo ambientale. Dobbiamo inoltre ringraziare i due sponsor, Terre di Altamura e Megamark, che hanno permesso la realizzazione del nostro prototipo finanziando completamente lacquisto dei materiali con cui A.R.A.C.H.N.E. stato costruito.


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Dati aggiornati il 23/05/2024 - 13.42.36