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 un’analisi ambientale: la Terra non riesce più 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 quest’obiettivo è porre fine all’epoca 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. è in grado di sondare i terreni, mappandoli e diserbando le piante infestanti per riutilizzarle per la pacciamatura del suolo. Il modello è un esapode costruito facendo ampio uso di parti appositamente stampate in 3d e di componenti facilmente reperibili.


Il prototipo è pensato per lavorare nei campi, dovrà principalmente muoversi su un terreno con friabilità ed irregolarità molto variabili. Alta manovrabilità, stabilità 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.
L’algoritmo di gestione del movimento può 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, è indispensabile conoscere la locazione di tutte le piante presenti nel terreno. L’utente dovrà eseguire un processo di calibrazione al primo utilizzo, delimitando sulla mappa i confini del terreno. A questo punto verrà generata una rotta che ricoprirà interamente l’area evidenziata, utilizzando una semplice space filling curve. A.R.A.C.H.N.E. seguirà questa rotta mantenendo la telecamera sempre accesa. Quando identificherà una pianta, la riporterà sulla mappa generando poi un grafo non orientato.


Per controllare lo stato delle piante un contadino può scegliere di effettuare un’analisi in laboratorio oppure può effettuare un’analisi satellitare o via drone. A.R.A.C.H.N.E. effettuerà l’analisi 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, l’umidità e la salinità. Per l’analisi delle singole piante si è 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 può dedurre il livello di clorofilla in quest’ultime. Con il secondo si può capire la specie della pianta, gli si può attribuire un punteggio di benessere, si possono identificare eventuali “patologie”.
A.R.A.C.H.N.E. è 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; è presente un LCD display sul quale vengono mostrati i valori del sensore. Vi è inoltre un PIR sensor per rilevare eventuali movimenti e un accelerometro per verificare la stabilità del robot.


Per il diserbo si utilizzerà una telecamera per l’analisi delle piante, utilizzando algoritmi di machine learning sarà possibile identificare le parti della zona fotografata occupate dalla pianta da coltivare e quali da piante infestanti.
Per il diserbo meccanico si è 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 verrà 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 è frutto solo del lavoro di 3 studenti con conoscenze in robotica, meccanica e informatica ma nasce da un’analisi 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’è 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 è svolta totalmente nei laboratori della nostra scuola.
Nel nostro team però hanno collaborato anche esperti esterni come alcuni agronomi che ci hanno consentito di analizzare in modo più specifico e accurato i problemi discussi con i nostri compagni di classe più 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 l’acquisto dei materiali con cui A.R.A.C.H.N.E. è stato costruito.



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  Antonio Manuel Marulli, Paolo Ginefra, Alice Grossi
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Dati aggiornati il 09/11/2021 - 11.51.35