Enhancement of a semi-autonomous system for the row keeping of tractors in vineyards

The aim of this master’s thesis is the integration and improvement of an Advanced Driver Assistant System (ADAS), previously developed for the semi-autonomous navigation of a tractor in vineyards and orchards, so that it can be brought to market in the near future. The proposed system has to be activated once at the entrance of the row and allows the tractor to autonomously navigate the vineyard following a reference trajectory, allowing the operator to concentrate on other agricultural operations. The developed system consists of two main sub-systems: the localization algorithm and the control algorithm. The existing localization algorithm, based on an Extended Kalman Filter (EKF), uses ultrasonic sensors (USS) to estimate the position and orientation of the vehicle within the row. An additional pipeline for the integration of Bosch®’s Target Tracking information was introduced: this supplementary USS feature allows the identification of various objects within the row and can be used to increase the robustness and quality of the algorithm’s estimation with respect to singularities in the row, such as protruding branches or vegetation’s holes. The localization algorithm has also been improved with the introduction of an Inertial Measurement Unit (IMU), for angle estimation. An analysis for the future integration of a radar sensor was made, with the aim of increasing the information available to the EKF. The control algorithm consists of a Linear Quadratic Integral (LQI) regulator; it controls the lateral position of the tractor relative to a reference position, providing a balance between maximizing tracking performance and moderating the control variable. The LQI controller has been tuned in the MATLAB-Simulink® simulation environment. The system proposed was tested and validated using Global Navigation Satellite System (GNSS) technologies on a prototype agricultural vehicle, demonstrating excellent performance and robustness in both the localization task and feedback control for trajectory tracking. The overall ADAS developed was then definitively integrated on an official vehicle and presented by the company for the "Tractor Of The Year (TOTY) 2024" award in September 2023.

Questa tesi magistrale ha come obiettivo il completamento e miglioramento di un Advanced Driver Assistant System (ADAS), precedentemente sviluppato per la navigazione semi-autonoma di un trattore in vigneti e frutteti, in modo da consentire una sua prossima produzione sul mercato. Il sistema deve essere attivato all’ingresso del filare e consente al trattore di navigare autonomamente all’interno del vigneto, seguendo una traiettoria di riferimento: questo permette all’operatore di concentrarsi su altre operazioni agricole. Il sistema sviluppato è composto da due principali sotto-sistemi: l’algoritmo di localizzazione e l’algoritmo di controllo. L’algoritmo di localizzazione esistente, basato su un Extended Kalman Filter (EKF), utilizza sensori ad ultrasuoni al fine di stimare la posizione e l’orientamento del veicolo all’interno del filare. Una nuova pipeline per l’integrazione delle informazioni del Target Tracking di Bosch® é stata introdotta: questa funzionalità aggiuntiva degli ultrasuoni permette l’identificazione di oggetti di varia natura all’interno del filare e può essere utilizzata per incrementare la robustezza e la qualità della stima dell’algoritmo rispetto a singolaritá del filare, come rami sporgenti o buchi nella vegetazione. L’algoritmo di localizzazione è stato anche migliorato con l’introduzione di una IMU, per la stima dell’angolo. Un’analisi per la futura integrazione di un sensore radar è stata fatta, con l’obiettivo di aumentare le informazioni a disposizione dell’EKF. L’algoritmo di controllo consiste in un regolatore chiamato Linear Quadratic Integral (LQI); esso controlla la posizione laterale del trattore rispetto a una posizione di riferimento, garantendo un equilibrio tra la massimizzazione delle performance di tracking e la moderazione della variabile di controllo. Il controllore LQI é stato tunato in ambiente di simulazione MATLAB-Simulink® . Il sistema proposto è stato testato e validato grazie all’utilizzo di tecnologie GNSS su un veicolo agricolo prototipale, dimostrando ottime prestazioni e robustezza sia per quando riguarda la localizzazione, che per quanto concerne il controllo in retroazione per l’inseguimento di traiettoria. L’intero algoritmo sviluppato è stato poi definitivamente integrato a bordo di un veicolo ufficiale e presentato dall’azienda per il concorso "Tractor Of The Year (TOTY) 2024" a settembre 2023.