Otonom Kara ve Hava Araçları ile Akıllı Tarım: Hasat Optimizasyonu Üzerine Bir Uygulama

Günümüzde tarım sektörü yeni şirketler ve yatırımcılarla bir yüksek teknoloji endüstrisi haline gelmektedir. Teknolojinin hızlı gelişmesi sadece çiftçilerin üretim yeteneklerini geliştirmeyip, robotik ve otomasyon teknolojisini de geliştirmektedir. Çiftçiler artık hasat toplamada otonom hava araçları ve robotlar kullanarak üretim verimlerini artırmaktadırlar. Bu çalışmada, birbirleriyle iletişim halinde otonom insansız hava ve kara araçlarına tarım arazisinde hedefleri daha önceden belirlenmiş elmaların zaman minimizasyonu ile hasat toplatılması amaçlanmıştır. Mevcut çalışılan problemin çok büyük olmasından dolayı süre optimizasyonu yapılması amacıyla ana problem küçük alt problemlere bölünerek çözülmüştür. Kara araçlarının duraklarının yerlerinin belirlenmesi ve bu yerlerin belirlenme işlemini çözümlemek için k-ortalama kümeleme yönteminden yararlanılmıştır. Hesaplamalar için ise Julia programlama dili kullanılmıştır. Çalışmada örnek olarak toplatılması düşünülen 500 elma için optimal durak sayısı 3 olarak bulunmuştur. Her bir durakta hava araçlarının elma toplama sürelerini optimize etmek için hazırlanan model ise Gurobi çözücüsü yardımıyla çözümlenip sonuçlara ulaşılmıştır. Çalışmanın sonucunda kara aracının her bir durakta ortalama bekleme süresi yaklaşık 439 sn olarak elde edilmiştir. Today, the agricultural sector is becoming a high-tech industry with new companies and investors. Rapid development of technology not only improves farmers' production capabilities, but also improves robotics and automation technology. Farmers are now increasing their production efficiency by using autonomous aircraft and robots in harvesting. In this study, it is aimed to collect the harvest by the time minimization of the previously determined apples in the agricultural land in communication of autonomous unmanned aerial and ground vehicles. Due to the fact that the current problem is very large, the main problem is solved by dividing it into small sub-problems in order to make time optimization. K-means clustering method was used to determine the locations of the ground vehicles' stops and to analyze it. Julia programming language is used for calculations. In the study, the optimal number of stops for 500 apples was found to be 3. The model prepared to optimize the apple picking times of air vehicle at each stop was resolved with the help of the Gurobi solvent and the results were achieved. As a result of the study, the average waiting time of the ground vehicle at each stop was approximately 439 seconds.