Development of real-time optimization-based and graph-based global path planners for headland maneuvering

Modern agricultural automation requires autonomous vehicles capable of operating in complex environments such as vineyards and orchards. A critical maneuver in this context is row changing, in which the vehicle moves between rows within a limited maneuvering space, while having to satisfy strict kinematic constraints. Due to the poor reliability of the GPS signal, caused by the field geographic location and by the presence of vegetation that can obstruct and degrade the signal, making it inaccurate, this thesis develops real-time global trajectory planners based on onboard perception sensors. The main objective is to generate safe, efficient, and physically feasible trajectories. For this purpose, two distinct algorithms have been designed. The first formulates trajectory generation as a constrained optimization problem. The method minimizes a cost function that balances path length, curvature, and final alignment, introducing dynamic constraints for the field boundaries that enlarge the maneuvering space. The second approach is based on a graph construction and solution, employing a multi-radius Dubins model and an iterative search for the final alignment, which stands out for its high flexibility in path creation and better obstacle handling. Moreover, to manage the frequent situations in which the destination row is not visible from the starting one, an iterative algorithm has been developed. Exploiting the computational speed of the graph-based planner, this module allows the maneuver to be completed incrementally, operating step by step and enabling the vehicle to approach the destination row until it becomes visible again. Both algorithms have been natively integrated into ROS 2. Extensive validations, carried out through simulations and real field data, demonstrate the achievement of the objective: computational times remain acceptable, enabling real-time deployment. The planners guarantee smooth, safe, and trackable trajectories, providing the user with a robust and GPS-independent autonomous solution.

L'automazione agricola moderna richiede veicoli autonomi capaci di operare in ambienti complessi come vigneti e frutteti. Una manovra critica in tale contesto è il cambio di filare, in cui il veicolo si sposta tra i filari all'interno di uno spazio di manovra limitato, dovendo rispettare rigorosi vincoli cinematici. A causa della scarsa affidabilità del segnale GPS, dovuta alla posizione geografica del campo e alla presenza della vegetazione che può ostacolare e degradare il segnale rendendolo impreciso, questa tesi sviluppa pianificatori di traiettoria globali in tempo reale basati su sensori di percezione a bordo. L'obiettivo principale è generare traiettorie sicure, efficienti e fisicamente realizzabili. A tale scopo sono stati progettati due algoritmi distinti. Il primo formula la generazione della traiettoria come un problema di ottimizzazione vincolato. Il metodo minimizza una funzione di costo che bilancia lunghezza del percorso, curvatura e allineamento finale, introducendo vincoli dinamici per i confini del campo che ampliano lo spazio di manovra. Il secondo approccio è basato sulla creazione e soluzione di un grafo che, utilizzando un modello Dubins a raggio multiplo e una ricerca iterativa dell'allineamento finale, si distingue per la grande flessibilità nella creazione del percorso e un miglior evitamento degli ostacoli. Inoltre, per gestire le frequenti situazioni in cui il filare di destinazione non è visibile da quello di partenza, è stato sviluppato un algoritmo iterativo. Sfruttando la velocità computazionale del pianificatore basato sul grafo, questo modulo permette di completare la manovra in modo incrementale, operando passo dopo passo e consentendo al veicolo di avvicinarsi al filare di destinazione fino a quando tornerà visibile. Entrambi gli algoritmi sono stati integrati nativamente in ROS 2. Le estese validazioni, condotte tramite simulazioni e dati di campo reali, dimostrano il raggiungimento dell'obiettivo: i tempi computazionali rimangono accettabili, consentendo un impiego in tempo reale. I pianificatori garantiscono traiettorie fluide, sicure e tracciabili, fornendo all'utente una soluzione autonoma robusta e indipendente dal GPS.