Vineyard scenario generation and optimal control for automated operations in virtual environment

Precision farming in vineyards represents an innovative approach to vine cultivation that exploits the advantages of the latest technologies to optimise the use of resources and improve overall field management. This study investigates the application of precision farming techniques in a vineyard, with a focus on data-driven decision-making for vigour plant analysis and autonomous driving. The research aims on the generation of a proper defined simulation scenario that mimics the conditions of a real vineyard field, including elevation, banking profile and the position of the vine lines. This simulation provides a safe environment for training operators and tools such as sensors, algorithms or controllers. Together with simulation, the thesis focuses on creating a comprehensive vigor map of the land, offering valuable information about the health index of the field. This study also provides a practical analysis of developing a controller for the steering angle of the vehicle for autonomous driving. The implementation reveals improvements in trajectory following precision and a reduction in farmer fatigue. In addition, the adoption of GNSS and IMU sensor for tracking the position and orientation of the tractor is determined as the optimal option.

L'agricoltura di precisione nei vigneti rappresenta un approccio innovativo alla coltivazione della vite che sfrutta tecnologie avanzate per ottimizzare l'uso delle risorse e migliorare la gestione complessiva del campo. Questo studio analizza l'applicazione delle tecniche di agricoltura di precisione in un vigneto, con particolare attenzione al processo decisionale guidato dai dati per l'analisi del vigore delle piante e la guida autonoma. La ricerca mira alla generazione di uno scenario di simulazione adeguatamente definito che imita le condizioni di un vigneto reale, compresi l'altitudine, il profilo del terreno e la posizione dei filari di vite. Questa simulazione fornisce un ambiente sicuro per l'addestramento degli operatori e la calibrazione degli strumenti come sensori, algoritmi o controllori. Oltre alla simulazione, la tesi si concentra sulla creazione di una mappa di vigore completa del terreno, che offre informazioni preziose sull'indice di salute del campo. Questo studio fornisce anche un'analisi pratica per lo sviluppo di un controller per l'angolo di sterzata del veicolo durante la guida autonoma. L'implementazione rivela miglioramenti nella precisione nel seguire la traiettoria e una riduzione dell'affaticamento dell'agricoltore. Inoltre, l'adozione di un sensore GNSS e IMU per il tracciamento della posizione e dell'orientamento del trattore viene considerata l'opzione ottimale.