지능형 방제기의 효율적인 분사 제어를 위한 LiDAR 기반 고속 데이터 신호 처리 기법에 대한 연구

본 연구는 과수원내에서 가장 많이 사용되는 방제기에 과수 형상을 인식하여 효율적으로 농약을 분사하는 방법을 제시한다. 실험에 사용된 방제기는 상용 제품의 각 분사 노즐별 제어가 가능하도록 솔레노이드 밸브가 설치 되어있고, 이들을 On/Off제어를 위한 하위 제어기가 달려있으며, 실시간 밸브제어를 위해 센서로부터 획득한 데이터를 기반으로 과수의 형상을 인식하여 제어신호를 전송하기 위한 산업용 PC로 구성된 상위 제어기가 설치되어 있다. 과수의 형상을 인식하기 위해서는 3차원 공간상에서의 위치 좌표 및 과수의 유무를 구분할 수 있도록 센서를 장착시켜야 하며, 이를 위해 선정한 LiDAR는 직진성이 강한 파장 대역의 레이저 광원을 이용하여 물체의 표면에 반사되는 빛을 인식하고 3차원 공간에서 위치 좌표를 데이터화하여 사용하는 센서이다. LiDAR의 동작원리 특성상 내장되어있는 16개의 센서가 360°를 회전하며 0.1~0.4° 의 분해능을 갖고 데이터를 전송하기 때문에 단위 sequence 마다 최대 57,600개의 위치데이터를 처리해야하는 상황이 발생한다. Linux OS 및 ROS 환경에서 Python으로 구현된 소프트웨어로 시뮬레이션 한 결과, 단일 sequence 내의 위치 데이터들을 처리하는데 소요되는 시간은 최대 약 0.47초가 걸렸으며, 이는 LiDAR가 회전하는 주기시간보다 길기 때문에 실시간으로 밸브 제어를 할 수 없게 되고, 시스템 메모리의 버퍼에 누적된 데이터를 처리하기 위해 발생하는 버퍼링 현상으로 인해 정상 적인 동작을 할 수 없게 된다. 이를 해결하기 위해 데이터를 고속으로 처리 할 수 있도록 down-sampling 기법을 통해 개선 시켰으며, sequence delay 기법으로 분무 상태로 인한 인식 오류를 해소 하고, threshold 처리를 통해 과원내 설치된 관수 파이프 및 지지대를 인식한 위치 데이터를 배제 시켜서 필요한 곳에만 농약을 분사 할 수 있도록 개선시키고 시뮬레이션을 수행하였다. 그 결과, 기존의 일괄 분사방식과 차이가 없음을 확인할 수 있었으며 농약 사용량이 최대 약 30% 까지 절감됨을 확인하였다.