분산 로봇 노드는 등반 식물의 성장 궤적을 조종하는 청색광 자극의 시퀀스를 제공합니다. 자연 광도증을 활성화함으로써 로봇은 이진 좌우 결정을 통해 식물을 안내하고, 로봇이 휴면 상태일 때 는 대조적으로 불가능한 미리 정의된 패턴으로 성장시다.
로봇 시스템은 자연 식물의 조작을 위해 적극적으로 연구되며, 일반적으로 수확, 관개 및 기계 잡초 제어와 같은 농업 자동화 활동으로 제한됩니다. 이 연구를 확장, 우리는 여기에 신호 및 호르몬 분포에 대 한 그들의 자연적인 메커니즘을 통해 식물의 방향 성장을 조작 하는 새로운 방법론을 소개. 로봇 자극 제공의 효과적인 방법론은 식물의 후기 개발 단계와 새로운 실험에 대한 가능성을 열 수 있습니다, 또는 녹색 벽에 대한 식물을 형성과 같은 새로운 생명 공학 응용 프로그램에 대한. 식물과의 상호 작용은 작고 가변적인 식물 기관의 단거리 감지, 제공된 자극 외에도 환경에 의해 영향을 받는 식물 반응의 제어된 작동을 포함하여 여러 로봇 과제를 제시합니다. 식물 성장을 주도하기 위해, 우리는 성장하는 팁의 근접성을 감지하는 센서가있는 움직이지 않는 로봇 그룹을 개발하고 광전증을 작동시키는 광 자극을 제공하는 다이오드를 개발합니다. 로봇은 통제 된 환경에서 최대 5 주 동안 지속 되는 실험에서 일반적인 콩, Phaseolus vulgaris 등반으로 테스트 됩니다. 로봇이 파장 465 nm-plant 성장에서 순차적으로 청색 광 피크 방출을 방출하는 것은 목표 위치에 도달하기 위해 기계적 지지대를 따라 연속적인 바이너리 결정을 통해 성공적으로 조종됩니다. 성장 패턴은 최대 180cm 높이의 설정에서 테스트되며, 식물 줄기는 약 7주 동안 누적 길이에서 약 250cm까지 성장합니다. 로봇은 스스로 를 조정하고 완전히 자율적으로 작동합니다. 적외선 근접 센서로 접근하는 플랜트 팁을 감지하고 무선을 통해 통신하여 필요에 따라 청색광 자극과 휴면 상태 사이를 전환합니다. 전반적으로, 얻은 결과는 자연 및 엔지니어링 자율 시스템 간의 잠재적으로 복잡한 상호 작용을 연구하기 위해 로봇과 식물 실험 방법론을 결합하는 효과를 지원합니다.
제조 및 생산에서 자동화의 증가 보급과 일치, 로봇은 뿌리고, 치료하고,식물을수확하는 데 활용되고있다 1,2,3,4,5. 우리는 로봇 기술을 사용하여 자극에 대한 방향 반응을 통해 성장을 조향하는 것을 목적으로 비침습적 방식으로 식물 실험을 자동화합니다. 전통적인 원예 관행은 기계적 구속과 절단에 의해 나무와 덤불의 수동 형성을 포함하고있다. 우리는 예를 들어 자극으로 성장 패턴을 조향하여이 성형 작업에 적용 할 수있는 방법론을 제시합니다. 우리의 제시된 방법론은 또한 빛 자극을 제공하는 데 중점을 둔 자동화 된 식물 실험을 향한 단계입니다. 기술이 견고하고 신뢰할 수 있게 되면, 이 접근 방식은 플랜트 실험에서 비용을 절감하고 시간 및 수동 노동으로 인해 불가능할 수 있는 새로운 자동화 실험을 허용할 수 있습니다. 로봇 요소는 자유롭게 프로그래밍할 수 있으며 센서, 자극 프로비저닝용 액추에이터 및 마이크로프로세서가 장착되어 있어 자율적으로 작동합니다. 근접 감지(즉, 근거리에서 거리 측정) 및 광 자극에 초점을 맞추고 있지만 다른 많은 옵션이 가능합니다. 예를 들어, 센서는 식물 색을 분석하고, 생화학 적 활성6을모니터링하거나, 식물 전기 생리학8을통해 예를 들어 환경 조건을 모니터링하는 7 가지 접근법을 모니터링하는 데 사용할 수 있습니다. 마찬가지로 액추에이터 옵션은 진동 모터, 분무 장치, 히터, 팬, 차행 장치 또는 지시된 물리적 접촉을 위한 조작기를 통해 다른 유형의 자극9를제공할 수 있습니다. 로봇에 느린 이동성(즉, ‘슬로우 봇’ 10)을 제공하기 위해 추가적인작동 전략을 구현하여 자극을 제공하는 위치와 방향을 점진적으로 변경할 수 있습니다. 더욱이, 로봇은 단일 기판 컴퓨터를 장착하기 때문에, 그들은 자극 작동을 위한 식물 표현형11 또는 인공 신경망 제어기(12)에 대한 비전과 같은 보다 정교한 프로세스를 실행할 수 있었다. 식물 과학 연구의 초점은 종종 초기 성장 (즉, 촬영)에13, 더 긴 기간 동안 식물에 영향을 미치는 자율 로봇 시스템을 사용하는 전체 영역은 미개척 보인다 많은 미래의 기회를 제공 할 수 있습니다. 한 단계 더 나아가면 로봇 요소는 연구 의 대상으로 볼 수 있으므로 로봇과 식물이 밀접하게 상호 작용하는 바이오 하이브리드 시스템의 복잡한 역학을 연구 할 수 있습니다. 로봇은 선택적으로 식물에 자극을 부과하고, 식물은 적응 형 행동에 따라 반응하고 성장 패턴을 변경하며, 이는 로봇이 센서를 통해 나중에 감지합니다. 우리의 접근 방식은 식물과 로봇 사이의 행동 피드백 루프를 닫고 적시 제어 루프를 만듭니다.
로봇 시스템의 기능을 테스트하기 위한 실험에서, 우리는 클라이밍 공통 콩인 Phaseolus vulgaris를 독점적으로 사용합니다. 이 설정에서, 우리는 식물이 thigmotropism에 의해 영향을 받고 선택할 수있는 성장 방향의 제한된 세트를 가지고 있도록, 전체 높이 180cm의 격자 비계에 기계적 지원등반 식물을 사용합니다. 우리는 몇 주 동안 전체 식물을 형성하려는 것을 감안할 때, 우리는 젊은 싹과 나중에 줄기 경직을 포함하여 다른 성장 기간에 걸쳐, 식물의 광전증 에 영향을 미치는 푸른 빛 자극을 사용합니다. 우리는 파장 650 nm에서 피크 방출과 함께 독점적으로 적색 광을 제공하는 청색광 자극 이외의 완전히 제어 된 주변 광 조건에서 실험을 수행합니다. 그들은 기계적 지원 그리드에서 분기에 도달하면, 그들은 왼쪽 또는 오른쪽으로 성장할지 여부를 바이너리 결정을 내십시오. 로봇은 40cm의 거리로 구분되는 이러한 기계적 분기에 배치됩니다. 그들은 원하는 성장 패턴 (이 경우, 지그재그 패턴)의 미리 정의 된지도에 따라 파장 465 nm에서 피크 방출과 함께 파란색 발광을 자율적으로 활성화하고 비활성화합니다. 이러한 방식으로, 식물은 정의 된 순서로 분기에서 분기로 유도된다. 지정된 시간에 단 하나의 로봇만 활성화되며, 이 동안 청색광을 방출하는 동시에 그 아래에 있는 기계적 지지대에서 식물의 성장을 자율적으로 모니터링합니다. 적외선 근접 센서를 사용하여 증가하는 팁을 감지하면 청색광 방출을 중지하고 라디오를 통해 주변 로봇과 통신합니다. 시퀀스의 다음 대상으로 자신을 결정하는 로봇은 이후에 활성화되어 새로운 기계적 분기를 향해 식물의 성장을 유도합니다.
우리의 접근 방식은 엔지니어링 메커니즘과 자연 메커니즘을 모두 통합하기 때문에, 우리의 실험은 동시에 상호 의존적으로 작동하는 여러 가지 방법을 포함한다. 여기서 프로토콜은 먼저 방법의 유형에 따라 구성되며, 각 프로토콜은 통합 실험 설정에 통합되어야 합니다. 이러한 유형은 식물 종 선택; 하드웨어 및 역학을 포함한 로봇 디자인; 통신 및 제어를위한 로봇 소프트웨어; 그리고 식물 건강의 모니터링 및 유지 보수. 그런 다음 프로토콜을 실험 설계로 진행한 다음 데이터 수집 및 기록을 수행합니다. 지금까지 얻은 결과에 대한 자세한 내용은 Wahby et al.14를참조하십시오. 대표적인 결과는 모든 로봇이 자극을 제공하지 않는 세 가지 유형의 실험(즉, 휴면 상태)을 다룹니다. 식물이 하나의 자극 제공 로봇과 휴면 로봇 사이의 이진 선택을하는 단일 결정 실험; 그리고 식물이 미리 정의 된 패턴을 성장하기 위해 바이너리 선택의 시퀀스를 탐색 다중 결정 실험.
제시된 방법론은 특정 패턴을 생성하기 위해 식물 성장의 자극 구동 조향을 자동화하기 위한 초기 단계를 보여줍니다. 이를 위해서는 생화학 적 성장 반응의 뚜렷한 영역을 하나의 실험 설정으로 결합하고 메카트로닉 기능 감지, 통신 및 제어 된 자극 생성으로 결합하면서 식물 건강을 지속적으로 유지해야합니다. 여기에 우리의 초점은 등반 식물에, 기계적 지원은 또한 필수적이다. 현재 설정의 한계는 그 규모이지만, 우리는 우리의 방법론이 쉽게 확장 믿습니다. 기계식 스캐폴드는 더 큰 설치를 위해 확장할 수 있으며, 따라서 더 긴 성장 기간을 통해 확장된 구성과 패턴을 허용합니다. 여기서 설정은 45° 경사에서 기계적 지지의 격자로 제한되고 플랜트 의사 결정 위치는 해당 그리드의 분기로 제한되기 때문에 두 차원 및 이진 좌우 결정으로 제한됩니다. 기계적 확장은 복잡한 형상9,19를허용하기 위해 3D 스캐폴드 및 다른 물질을 포함할 수 있다. 이 방법론은 사용자가 정의한 패턴을 자동으로 증가시키는 시스템으로 간주될 수 있습니다. 기계 적 구성의 가능한 복잡성을 확장하여 사용자는 원하는 패턴에 대한 몇 가지 제한에 직면해야합니다. 이러한 응용 프로그램의 경우, 사용자 소프트웨어 도구는 패턴이 생성 가능한지 확인해야하며, 메카트로닉은 식물을 조종하기 위해 적절한 자극을 생성하여 패턴의 생산을 자체 구성해야합니다. 또한 이 소프트웨어는 원래 계획된 패턴이 부분적으로 실패한 경우 성장을 계속하는 방법을 결정하는 복구 계획 및 정책을 포함하도록 확장되어야 합니다.예를 들어 첫 번째 활성화 된 로봇이 식물을 감지한 적이 없지만 휴면 로봇이 있는 경우 성장하는 팁의 위치가 활성화 된 로봇을 넘어 있음을 볼 수 있습니다.
제시된 방법론에서, 프로토콜 선택 기준을 충족하는 예시 식물 종은 등반 공통 콩, P. vulgaris이다. 대표적인 결과에 사용되는 종입니다. P. vulgaris는 UV-A와 청색광에 강한 포지티브 포토로피즘을 가지고 있기 때문에, 식물의 포토트로핀 (광 수용체 단백질)은 파장 340-500 nm에 해당하는 광자를 흡수합니다. 수용체가 트리거될 때, 첫번째 팽윤은 트리거된 수용체를 반대하는 줄기 조직에 근혜적인 재배치에 의해 줄기에서 일어날 것이고, 가역적인 지향성 반응을 일으키는 원인이 됩니다. 그런 다음 줄기 내에서 auxin (식물 패터닝 호르몬)은 동일한 조직 위치로 향하여 방향 반응을 영속시키고 경직으로 줄기 조직을 고정시됩니다. 이 동작은 식물이 절연 된 청색광과 고립 된 적색 광에만 노출되기 때문에 이러한 제어 된 실내 조건에서 식물을 형성하는 데 사용할 수 있으며, IR 근접 센서의 입사 원거리 광은 간섭하지 않습니다. 음영 회피 응답20,21과같은 동작과 함께 . 식물의 광전성 반응은 피크 방출이 있는 블루 다이오드로부터 의 빛에 반응하는 데 465 nm, 및 광합성22,23은 피크 방출이 있는 적색 다이오드 = 650 nm에 의해 지원된다. P. vulgari의높이가 몇 미터까지 성장하는 것은 냄비 당 필요한 상업 원예 토양의 약 3 L이 설정 규모에 적합하기 때문에 전체 설정에 적합합니다.
현재 설정은 인트랙션 자극으로 빛에 초점을 맞추고 있지만, 추가 자극은 다른 실험 유형에 대한 관련이있을 수 있습니다. 원하는 패턴이 식물의 다른 그룹 사이의 분리를 필요로하는 경우 (예를 들어, 원하는 패턴은 반대쪽을 선택하는 식물의 두 그룹을 필요로), 그것은 자극의 한 유형을 사용하여 실현 되지 않을 수 있습니다. 스캐폴드 모양과 무관하게 이러한 복잡한 성장 패턴의 경우, 식물의 상이한 그룹은 잠재적으로 각각의 매력 자극이 간섭하지 않도록 서로 다른 기간에서 성장할 수 있으며, 이는 또한 분기의 통합을 허용할 것입니다. 이벤트. 그러나, 이것은 항상 적합한 해결책이 아닐 수 있으며, 표준 매력적인 광 자극은 차광과 같은 영향을 격퇴하거나 원적 빛 또는 진동 모터9,14와같은 다른 자극에 의해 증강 될 수 있습니다.
제시된 방법과 실험 설계는 식물의 방향성 성장에 자동으로 영향을 미치는 정교한 방법론을 향한 첫 번째 단계에 불과합니다. 실험 설정은 식물에서 바이너리 결정의 순서를 결정하여 기본이며, 우리는 자극을 관리하기 쉬운 하나에 초점을 맞춥니다. 추가 연구는 방법의 통계적 유의를 증명하기 위해 필요할 것입니다, 더 많은 자극을 추가, 분기와 같은 다른 프로세스를 제어. 로봇의 장기적인 신뢰성을 보장하기 에 충분한 개발, 제시 된 방법론은 공장 개발 단계의 연구와 관련된 오버 헤드를 감소, 오랜 기간 동안 식물 실험의 자동화를 허용 할 수 촬영의 그 이상. 유사한 방법은 생물학적 유기체와 자율 로봇 사이의 미개척 역학에 대한 향후 조사를 허용할 수 있습니다.
The authors have nothing to disclose.
이 연구는 FET 보조금 협정에 따라 유럽 연합의 호라이즌 2020 연구 및 혁신 프로그램, No. 640959에서 자금을 받은 식물 로보카 프로젝트에 의해 지원되었습니다. 저자는 하드웨어 조립에 기여한 아나스타시오스 게소풀로스와 에발트 노이펠트에게 감사를 표하고, 탄자 카타리나 카이저(Tanja Katharina Kaiser)는 공장 실험 모니터링에 기여한 공로를 인정합니다.
3D printed case | Shapeways, Inc | n/a | Customized product, https://www.shapeways.com/ |
3D printed joints | n/a | n/a | Produced by authors |
Adafruit BME280 I2C or SPI Temperature Humidity Pressure Sensor | Adafruit | 2652 | |
Arduino Uno Rev 3 | Arduino | A000066 | |
CdS photoconductive cells | Lida Optical & Electronic Co., Ltd | GL5528 | |
Cybertronica PCB | Cybertronica Research | n/a | Customized product, http://www.cybertronica.de.com/download/D2_node_module_v01_appNote16.pdf |
DC Brushless Blower Fan | Sunonwealth Electric Machine Industry Co., Ltd. | UB5U3-700 | |
Digital temperature sensor | Maxim Integrated | DS18B20 | |
High Power (800 mA) EPILED – Far Red / Infra Red (740-745 nm) | Future Eden Ltd. | n/a | |
I2C Soil Moisture Sensor | Catnip Electronics | v2.7.5 | |
IR-proximity sensors (4-30 cm) | Sharp Electronics | GP2Y0A41SK0 | |
LED flashlight (50 W) | Inter-Union Technohandel GmbH | 103J50 | |
LED Red Blue Hanging Light for Indoor Plant (45 W) | Erligpowht | B00S2DPYQM | |
Low-voltage submersible pump 600 l/h (6 m rise) | Peter Barwig Wasserversorgung | 444 | |
Medium density fibreboard | n/a | n/a | For stand |
Micro-Spectrometer (Hamamatsu) on an Arduino-compatible breakout board | Pure Engineering LLC | C12666MA | |
Pixie – 3W Chainable Smart LED Pixel | Adafruit | 2741 | |
Pots (3.5 l holding capacity, 15.5 cm in height) | n/a | n/a | |
Power supplies (5 V, 10 A) | Adafruit | 658 | |
Raspberry Pi 3 Model B | Raspberry Pi Foundation | 3B | |
Raspberry Pi Camera Module V2 | Raspberry Pi Foundation | V2 | |
Raspberry Pi Zero | Raspberry Pi Foundation | Zero | |
RGB Color Sensor with IR filter and White LED – TCS34725 | Adafruit | 1334 | |
Sowing and herb soil | Gardol | n/a | |
String bean | SPERLI GmbH | 402308 | |
Transparent acrylic 5 mm sheet | n/a | n/a | For supplemental structural support |
Wooden rods (birch wood), painted black, 5 mm diameter | n/a | n/a | For plants to climb |