Norteado pela necessidade de evolução do mercado agrícola, o desenvolvimento da agricultura de precisão atinge o nível de gerenciamento escalar de uma única planta, utilizando robôs agrícolas autônomos, os quais deverão trabalhar por longos períodos, ser ambientalmente corretos, atender às necessidades dos clientes, e ainda, com qualidade, confiabilidade e segurança. Este trabalho tem como objetivos pesquisar, discutir e apresentar os requisitos da qualidade em robôs agrícolas, focando a satisfação do usuário final. Tais objetivos serão atingidos por meio do detalhamento da aplicação de ferramentas utilizadas durante o desenvolvimento do produto, e da avaliação de um robô existente, quanto ao atendimento dos requisitos definidos pelo usuário final. O estudo conclui que, a melhor metodologia a ser utilizada para satisfazer as necessidades do usuário final de um robô agrícola, é aplicação da ferramenta QFD durante o desenvolvimento do projeto do produto. Quanto à avaliação do robô existente, a conclusão foi de que, por se tratar de um robô desenvolvido com finalidade experimental para execução de pequenas atividades e com recursos financeiros limitados, sua nota média obtida pode ser considerada apropriada. / Guided by agricultural market evolution demand, precision agriculture development reaches scalar management level of one only plant, through the usage of autonomous agricultural robots, which must work in long shifts, environmentally friendly, meet customer requirements, all this with quality, reliability and safety. This work aims the research, discussion and presentation of quality requirements of agricultural robots, focusing on the satisfaction of final user. These objectives are reached through the tools application detailing used during the product development and evaluation of an existent robot on the requirements defined by the final user. The study concludes that the best methodology to be used to satisfy agricultural robots final user needs is through the application of QFD tool during the product design. As for the evaluation on the existent robot, the conclusion was that, as a robot developed for an experimental execution of small activities and with limited budget, his average score may be considered appropriated.

Norteado pela necessidade de evolução do mercado agrícola, o desenvolvimento da agricultura de precisão atinge o nível de gerenciamento escalar de uma única planta, utilizando robôs agrícolas autônomos, os quais deverão trabalhar por longos períodos, ser ambientalmente corretos, atender às necessidades dos clientes, e ainda, com qualidade, confiabilidade e segurança. Este trabalho tem como objetivos pesquisar, discutir e apresentar os requisitos da qualidade em robôs agrícolas, focando a satisfação do usuário final. Tais objetivos serão atingidos por meio do detalhamento da aplicação de ferramentas utilizadas durante o desenvolvimento do produto, e da avaliação de um robô existente, quanto ao atendimento dos requisitos definidos pelo usuário final. O estudo conclui que, a melhor metodologia a ser utilizada para satisfazer as necessidades do usuário final de um robô agrícola, é aplicação da ferramenta QFD durante o desenvolvimento do projeto do produto. Quanto à avaliação do robô existente, a conclusão foi de que, por se tratar de um robô desenvolvido com finalidade experimental para execução de pequenas atividades e com recursos financeiros limitados, sua nota média obtida pode ser considerada apropriada. / Guided by agricultural market evolution demand, precision agriculture development reaches scalar management level of one only plant, through the usage of autonomous agricultural robots, which must work in long shifts, environmentally friendly, meet customer requirements, all this with quality, reliability and safety. This work aims the research, discussion and presentation of quality requirements of agricultural robots, focusing on the satisfaction of final user. These objectives are reached through the tools application detailing used during the product development and evaluation of an existent robot on the requirements defined by the final user. The study concludes that the best methodology to be used to satisfy agricultural robots final user needs is through the application of QFD tool during the product design. As for the evaluation on the existent robot, the conclusion was that, as a robot developed for an experimental execution of small activities and with limited budget, his average score may be considered appropriated.

O adequado deslocamento autônomo de robôs móveis entre fileiras de cultura agrícola implica a apropriada configuração estrutural do veículo, bem como considerar a detecção das filas de plantas ou árvores, e também o desenvolvimento de um sistema de controle de locomoção. Esta tese apresenta o desenvolvimento de um sistema de controle em malha fechada baseado na técnica de otimização H∞, que é aplicado no deslocamento entre fileiras de plantio de um robô móvel agrícola em escala reduzida. Mais especificamente, o foco deste trabalho é o seguimento de caminhos na cultura através da aplicação de técnicas de controle robusto. Duas questões foram fundamentais na elaboração da tese: 1) \"Quais são os métodos e procedimentos necessários para implementar a navegação autônoma de um protótipo de robô móvel entre fileiras de cultura agrícola?\" e, 2) \"É possível aplicar os conceitos relativos a sistemas de controle em malha fechada para solucionar o problema da navegação autônoma do robôs móveis entre fileiras de cultura agrícola?\". Primeiramente é apresentada uma revisão bibliográfica sobre robôs móveis agrícolas que tem locomoção baseada em rodas. Posteriormente, os conceitos relacionados com o projeto de controle baseado na técnica de otimização H∞ são fundamentados. Em seguida, são descritos os detalhes relacionados com a construção da plataforma robótica proposta, o projeto do controlador de caminho, as respectivas simulações e as especificações para a realização de testes em ambiente agrícola. Finalmente os resultados alcançados são apresentados. Conclui-se que o sistema de controle proposto se mostrou efetivo na realização da navegação autônoma do robô entre as fileiras da cultura previamente configuradas para a avaliação do seu desempenho. / Appropriate autonomous navigation of mobile robots between crop rows implies, besides appropriate structural configuration, considering detection of plants or trees in rows, as well as the development of a locomotion control system. Consequently, this thesis presents the development of a closed loop control system based on H∞ optimization technique, which is applied to control the navigation of a low scale car-like mobile robot between crop rows; more specifically, main focus of this work is tracking paths in the culture, by the application of robust control techniques. Two questions were fundamental in the development of the thesis: 1) which are the methods and procedures to implement the autonomous navigation of a mobile robot prototype between crop rows? And 2) is it possible to apply the concepts of closed-loop control systems to solve the problem of autonomous navigation of mobile robots between crop rows? Firstly, we provide a literature review on agricultural mobile robots whose mobility depends on wheels. Secondly, control systems design fundamentals based on the H∞ optimization technique are addressed. Thirdly, details related to the construction of the proposed robotic platform and also the design of the proposed path controller (including its simulation and specifications for testing within an agricultural environment) are described. Finally, results of our findings are presented. It is concluded that our control system showed to be effective in the realization of autonomous navigation between crop rows in agricultural environment, which was properly configured in order to evaluate the performance of our robot.

Sistemas computacionais empregados na Agricultura de Precisão (AP) são dedicados, atualmente, a prover relativa amostragem, precisão e nível de processamento de dados requeridas pelas práticas agrícolas, que não são comuns a agricultura convencional, elevando custos com a produção e pesquisas direcionadas ao sensoriamento remoto, para o mapeamento e inspeção das linhas de plantio. São tarefas a priori realizadas com o uso de sensores proprioceptivos e exteroceptivos, instrumentação embarcada, informações geográficas e implementos existentes na produção e cultivo, que auxiliam as atividades do agricultor durante as etapas de plantação, maturação, conservação e colheita de determinada cultura. Ainda, estas tarefas são auxiliadas com uso de robôs agrícolas móveis terrestres, como plataformas veiculares autônomas para a locomoção entre as linhas de plantio na aquisição de dados do campo. Dadas estas informações e relacionando o grau de investimento e desenvolvimento destas tecnologias, o objetivo deste trabalho é auxiliar a inspeção, quantificação e qualificação de culturas agrícolas (citricultura) de determinada área de plantio através da análise e identificação de dados por fusão sensorial, associada a processamento de imagens digitais, termografia óptica e sensores de fluxo óptico e refletância, baseado na extração de objetos de cenas naturais reais, identificando itens como frutos, gramíneas, caules, ramos, folhas e galhos, provendo assim um conjunto de dados qualitativos e quantitativos da cultura analisada. A partir de um sistema de visão computacional e fusão sensorial, com câmeras GigE/IP-CMOS, conjunto de sonares, câmera térmica, sensores de fluxo óptico e sensores de refletância, são embarcados nas laterais da estrutura veicular, com a mesma relação do centro geométrico cinemático do robô agrícola móvel. Após a aquisição dos dados, são aplicadas técnicas de processamento de imagens e sinais para a segmentação de regiões não homogêneas, e reconhecimento de padrões por classificadores estatísticos. Tais técnicas são programadas em OpenCV e MATLAB, de forma offline. Classificadores cognitivos que realizam as correspondências de padrões e classes são pretendidos na combinação de técnicas de fusão de dados ponderada, para que, durante a locomoção do robô agrícola móvel, as etapas de processamento de imagens e combinação de parâmetros para a classificação sejam manipuláveis para análise a posteriori, conflitando os dados existentes com prováveis alterações decorrentes na cultura e na biomassa. / Computer systems are used in Precision Agriculture (PA) to provide relational sampling, accuracy and data processing required for agricultural practices and schemes, which are not common to conventional agriculture, demanding higher costs of production and research directed to the remote sensing for mapping and inspection of crop rows. Tasks are carried out using a priori On-the-Go sensors, and proprioceptive and exteroceptive ones, embedded instrumentation, geographic information and existing implements on production and farming, which these activities ensure during the steps of planting, maturation, maintenance and harvesting of a particular culture. Also, these tasks are aided with the use of terrestrial agricultural mobile robots such as autonomous vehicle platforms for locomotion between the crop rows in the acquisition of field data. Given this information and relating the investment and development of these technologies, the goal of this work is to assist the inspection, quantification and qualification of agricultural crops (citrus) of planting area through analyzing and identifying data for sensor fusion, associated with digital image processing, optical thermal imaging and optical flow sensors and reflectance, based on the extraction of real natural scenes objects, identifying items such as fruits, grasses, stems, branches and leaves, thus providing a qualitative and quantitative set of data analyzed culture. As of a computer vision system and sensor fusion, Gigabit Ethernet cameras, sonars, thermal camera, infrared optical flow sensors and monochrome CMOS sensors are embedded in two sides of the vehicle structure, with the same geometric center ratio of the agricultural mobile robot. After data acquisition, image and signal processing techniques are applied for non homogeneous region segmentation, and pattern recognition through statistical classifiers. Such techniques are programmed in MATLAB and OpenCV, embedded in a computer platform. Cognitive classifiers that perform pattern and classes matching are intended on a combination of weighted data fusion techniques, that during locomotion of the agricultural mobile robot, the steps of image processing and combination of parameters for classification are manipulated for analysis retrospectively, conflicting existing data with likely changes resulting in culture and biomass.

A agricultura de precisão e as práticas agrícolas que levam em consideração a proteção do meio ambiente trouxeram, com as suas evoluções, uma série de desafios para a pesquisa. A escala de amostragem e a precisão exigida por estas novas práticas agrícolas muitas vezes são maiores que as exigidas pela agricultura tradicional, elevando os custos de produção. Todo esse processo demanda um expressivo número de pesquisas em desenvolvimento de instrumentos para automação. Entre elas destaca-se a utilização de técnicas de sensoriamento remoto baseado na utilização de tecnologia de sensores On-The-Go, atrelado a sistemas de informação geográfica, os quais são adaptados e desenvolvidos para o uso agrícola. Com esse objetivo, a aplicação de robôs agrícolas móveis é vista como forte tendência, principalmente na União Europeia, Estado Unidos e Japão. No Brasil existe a necessidade da realização de pesquisas para o desenvolvimento de plataformas robóticas, que sirvam de base para sistemas de navegação semi-autônomos e autônomos, que facilitem as operações de aquisição de dados em campo. O objetivo desse trabalho é descrever o projeto de uma plataforma experimental para aquisição de dados e para desenvolvimento de tecnologias de veículos autônomos para operar em ambientes agrícolas. A proposta é baseada em uma sistematização de trabalhos científicos evidenciando as principais metodologias e tecnologias empregadas em veículos e robôs agrícolas, que serviram como base para a construção do modelo apresentado nesse trabalho. A plataforma deve permitir a aquisição em massa de dados em campo para estudo da variabilidade espacial através de sensores e equipamentos que serão embarcados na estrutura. / Precision agriculture and agricultural practices which take into account environment protection leads to several research challenges. Sampling scale and the precision required by these new agricultural practices are often higher than those required by traditional agriculture, raising the costs of production. This whole process requests an expressive number of researches in developing automation instruments. Among them, highlights the use of remote sensing techniques based on the use of On-the-Go sensors technology, coupled to a geographic information system adapted and developed for agricultural use. Aiming this, the application of agricultural mobile robots is a strong tendency, mainly in the European Union, USA and Japan. In Brazil, researches are necessary for the development of robotics platforms, serving as a basis for semi-autonomous and autonomous navigation systems, facilitating data acquisition in the field. The aim of this work is to describe the project of an experimental platform for data acquisition and for the development of autonomous vehicles technologies to operate in agricultural environments. The proposal is based on a systematization of scientific work containing the main methodologies and technologies employed in agricultural vehicles and robots, which were used as a basis for construction of the presented model. The platform shall allow acquisition of field data to study the spatial variability through sensors and equipment that will be loaded in the structure.

A agricultura de precisão e as práticas agrícolas que levam em consideração a proteção do meio ambiente trouxeram, com as suas evoluções, uma série de desafios para a pesquisa. A escala de amostragem e a precisão exigida por estas novas práticas agrícolas muitas vezes são maiores que as exigidas pela agricultura tradicional, elevando os custos de produção. Todo esse processo demanda um expressivo número de pesquisas em desenvolvimento de instrumentos para automação. Entre elas destaca-se a utilização de técnicas de sensoriamento remoto baseado na utilização de tecnologia de sensores On-The-Go, atrelado a sistemas de informação geográfica, os quais são adaptados e desenvolvidos para o uso agrícola. Com esse objetivo, a aplicação de robôs agrícolas móveis é vista como forte tendência, principalmente na União Europeia, Estado Unidos e Japão. No Brasil existe a necessidade da realização de pesquisas para o desenvolvimento de plataformas robóticas, que sirvam de base para sistemas de navegação semi-autônomos e autônomos, que facilitem as operações de aquisição de dados em campo. O objetivo desse trabalho é descrever o projeto de uma plataforma experimental para aquisição de dados e para desenvolvimento de tecnologias de veículos autônomos para operar em ambientes agrícolas. A proposta é baseada em uma sistematização de trabalhos científicos evidenciando as principais metodologias e tecnologias empregadas em veículos e robôs agrícolas, que serviram como base para a construção do modelo apresentado nesse trabalho. A plataforma deve permitir a aquisição em massa de dados em campo para estudo da variabilidade espacial através de sensores e equipamentos que serão embarcados na estrutura. / Precision agriculture and agricultural practices which take into account environment protection leads to several research challenges. Sampling scale and the precision required by these new agricultural practices are often higher than those required by traditional agriculture, raising the costs of production. This whole process requests an expressive number of researches in developing automation instruments. Among them, highlights the use of remote sensing techniques based on the use of On-the-Go sensors technology, coupled to a geographic information system adapted and developed for agricultural use. Aiming this, the application of agricultural mobile robots is a strong tendency, mainly in the European Union, USA and Japan. In Brazil, researches are necessary for the development of robotics platforms, serving as a basis for semi-autonomous and autonomous navigation systems, facilitating data acquisition in the field. The aim of this work is to describe the project of an experimental platform for data acquisition and for the development of autonomous vehicles technologies to operate in agricultural environments. The proposal is based on a systematization of scientific work containing the main methodologies and technologies employed in agricultural vehicles and robots, which were used as a basis for construction of the presented model. The platform shall allow acquisition of field data to study the spatial variability through sensors and equipment that will be loaded in the structure.

Sistemas computacionais empregados na Agricultura de Precisão (AP) são dedicados, atualmente, a prover relativa amostragem, precisão e nível de processamento de dados requeridas pelas práticas agrícolas, que não são comuns a agricultura convencional, elevando custos com a produção e pesquisas direcionadas ao sensoriamento remoto, para o mapeamento e inspeção das linhas de plantio. São tarefas a priori realizadas com o uso de sensores proprioceptivos e exteroceptivos, instrumentação embarcada, informações geográficas e implementos existentes na produção e cultivo, que auxiliam as atividades do agricultor durante as etapas de plantação, maturação, conservação e colheita de determinada cultura. Ainda, estas tarefas são auxiliadas com uso de robôs agrícolas móveis terrestres, como plataformas veiculares autônomas para a locomoção entre as linhas de plantio na aquisição de dados do campo. Dadas estas informações e relacionando o grau de investimento e desenvolvimento destas tecnologias, o objetivo deste trabalho é auxiliar a inspeção, quantificação e qualificação de culturas agrícolas (citricultura) de determinada área de plantio através da análise e identificação de dados por fusão sensorial, associada a processamento de imagens digitais, termografia óptica e sensores de fluxo óptico e refletância, baseado na extração de objetos de cenas naturais reais, identificando itens como frutos, gramíneas, caules, ramos, folhas e galhos, provendo assim um conjunto de dados qualitativos e quantitativos da cultura analisada. A partir de um sistema de visão computacional e fusão sensorial, com câmeras GigE/IP-CMOS, conjunto de sonares, câmera térmica, sensores de fluxo óptico e sensores de refletância, são embarcados nas laterais da estrutura veicular, com a mesma relação do centro geométrico cinemático do robô agrícola móvel. Após a aquisição dos dados, são aplicadas técnicas de processamento de imagens e sinais para a segmentação de regiões não homogêneas, e reconhecimento de padrões por classificadores estatísticos. Tais técnicas são programadas em OpenCV e MATLAB, de forma offline. Classificadores cognitivos que realizam as correspondências de padrões e classes são pretendidos na combinação de técnicas de fusão de dados ponderada, para que, durante a locomoção do robô agrícola móvel, as etapas de processamento de imagens e combinação de parâmetros para a classificação sejam manipuláveis para análise a posteriori, conflitando os dados existentes com prováveis alterações decorrentes na cultura e na biomassa. / Computer systems are used in Precision Agriculture (PA) to provide relational sampling, accuracy and data processing required for agricultural practices and schemes, which are not common to conventional agriculture, demanding higher costs of production and research directed to the remote sensing for mapping and inspection of crop rows. Tasks are carried out using a priori On-the-Go sensors, and proprioceptive and exteroceptive ones, embedded instrumentation, geographic information and existing implements on production and farming, which these activities ensure during the steps of planting, maturation, maintenance and harvesting of a particular culture. Also, these tasks are aided with the use of terrestrial agricultural mobile robots such as autonomous vehicle platforms for locomotion between the crop rows in the acquisition of field data. Given this information and relating the investment and development of these technologies, the goal of this work is to assist the inspection, quantification and qualification of agricultural crops (citrus) of planting area through analyzing and identifying data for sensor fusion, associated with digital image processing, optical thermal imaging and optical flow sensors and reflectance, based on the extraction of real natural scenes objects, identifying items such as fruits, grasses, stems, branches and leaves, thus providing a qualitative and quantitative set of data analyzed culture. As of a computer vision system and sensor fusion, Gigabit Ethernet cameras, sonars, thermal camera, infrared optical flow sensors and monochrome CMOS sensors are embedded in two sides of the vehicle structure, with the same geometric center ratio of the agricultural mobile robot. After data acquisition, image and signal processing techniques are applied for non homogeneous region segmentation, and pattern recognition through statistical classifiers. Such techniques are programmed in MATLAB and OpenCV, embedded in a computer platform. Cognitive classifiers that perform pattern and classes matching are intended on a combination of weighted data fusion techniques, that during locomotion of the agricultural mobile robot, the steps of image processing and combination of parameters for classification are manipulated for analysis retrospectively, conflicting existing data with likely changes resulting in culture and biomass.

O adequado deslocamento autônomo de robôs móveis entre fileiras de cultura agrícola implica a apropriada configuração estrutural do veículo, bem como considerar a detecção das filas de plantas ou árvores, e também o desenvolvimento de um sistema de controle de locomoção. Esta tese apresenta o desenvolvimento de um sistema de controle em malha fechada baseado na técnica de otimização H∞, que é aplicado no deslocamento entre fileiras de plantio de um robô móvel agrícola em escala reduzida. Mais especificamente, o foco deste trabalho é o seguimento de caminhos na cultura através da aplicação de técnicas de controle robusto. Duas questões foram fundamentais na elaboração da tese: 1) \"Quais são os métodos e procedimentos necessários para implementar a navegação autônoma de um protótipo de robô móvel entre fileiras de cultura agrícola?\" e, 2) \"É possível aplicar os conceitos relativos a sistemas de controle em malha fechada para solucionar o problema da navegação autônoma do robôs móveis entre fileiras de cultura agrícola?\". Primeiramente é apresentada uma revisão bibliográfica sobre robôs móveis agrícolas que tem locomoção baseada em rodas. Posteriormente, os conceitos relacionados com o projeto de controle baseado na técnica de otimização H∞ são fundamentados. Em seguida, são descritos os detalhes relacionados com a construção da plataforma robótica proposta, o projeto do controlador de caminho, as respectivas simulações e as especificações para a realização de testes em ambiente agrícola. Finalmente os resultados alcançados são apresentados. Conclui-se que o sistema de controle proposto se mostrou efetivo na realização da navegação autônoma do robô entre as fileiras da cultura previamente configuradas para a avaliação do seu desempenho. / Appropriate autonomous navigation of mobile robots between crop rows implies, besides appropriate structural configuration, considering detection of plants or trees in rows, as well as the development of a locomotion control system. Consequently, this thesis presents the development of a closed loop control system based on H∞ optimization technique, which is applied to control the navigation of a low scale car-like mobile robot between crop rows; more specifically, main focus of this work is tracking paths in the culture, by the application of robust control techniques. Two questions were fundamental in the development of the thesis: 1) which are the methods and procedures to implement the autonomous navigation of a mobile robot prototype between crop rows? And 2) is it possible to apply the concepts of closed-loop control systems to solve the problem of autonomous navigation of mobile robots between crop rows? Firstly, we provide a literature review on agricultural mobile robots whose mobility depends on wheels. Secondly, control systems design fundamentals based on the H∞ optimization technique are addressed. Thirdly, details related to the construction of the proposed robotic platform and also the design of the proposed path controller (including its simulation and specifications for testing within an agricultural environment) are described. Finally, results of our findings are presented. It is concluded that our control system showed to be effective in the realization of autonomous navigation between crop rows in agricultural environment, which was properly configured in order to evaluate the performance of our robot.