誘導植物成長のためのロボットセンシングと刺激供給

1. 植物種選定手順 注:このプロトコルは、登山に関連する植物の行動、光に対する方向性の応答、および特定の季節、場所、および実験条件における植物の健康と生存に焦点を当てています。 成長の先端でUV-Aと青色光(340〜500nm)に向かって強い陽性光トロピズム15、16を表示することが知られている植物種を選択します。 円周17の挙動が顕著で、成長する先端が特定の実験条件で使用される機械的支持体の周りを巻き取るのに十分な大きさの振幅を持つヘリカル軌道を持つワインダーである種を選択します。選択されたワインダーによって示される対な18の行動は実験に存在する環境および栄養条件を容認し、45°までの傾斜の角度の機械的サポートを容認すべきである。 実験条件で確実かつ迅速に成長する種を選択し、平均成長速度は1日あたり約5cm以上、できればより速く行けます。 現在の季節と地理的な場所で必要な動作を表示する種を選択します。 種が実験セットアップに存在する環境パラメータの範囲を許容することを確認します。植物は、緑色光の不在と可視スペクトル(400-700 nm)の外の光の不在を許容する必要があります。植物はまた、温度の現在の変動を許容する必要があります, およそ27 °Cに保た, 湿度と水やりの任意の現在の変動. 2. ロボットの条件と設計 単一基板コンピュータを使用して分散ノードにロボット機能を編成します(図1および図2を参照)。各同一のロボットノードが独自の動作を制御し、実行できることを確認します。 植物への刺激のロボット提供のために、実験のそれぞれの部分に必要な方向と向きから、光線応答を引き起こす強度で、制御可能な間隔で植物に青色光(400-500 nm)を提供します。. 赤緑青(RGB)発光ダイオード(LED)または分離青色LEDを選択します。いずれの場合も、ピーク放出量が最大=465nmの青色ダイオードを備えたLEDを含める。 グループに集まり、利用されたロボットの正確な条件で設定すると、実験セットアップでテストされた各方向で必要な光強度レベルを維持できるLEDを選択します。テストされる各方向について、単一のロボットのLED内の青色ダイオードが、使用されたロボットエンクロージャ内に配置され、利用されている場合に、過熱することなく約30ルーメンの光強度レベルをまとめて維持できることを確認します。放熱戦略。選択した LED の視野角は約 120°である必要があります。注:例えば、方向あたり3つのLEDを使用するロボットでは、マイクロコントローラ対応の強度の調節を行い、青色のダイオードが最大光強度Φ= 15ルーメンで放出する場合、過熱することなく最大の65%を維持できるはずです。 必要な明るさに応じて電源を調整する LED ドライバを介して、LED をロボットのシングルボード コンピュータにインターフェイスします。セットアップでテストされる各方向に対応する各 LED または LED グループのいずれかの個別の制御を有効にします。 植物の成長の先端の近接のためのセンシング手順(図3Bを参照)のために、赤外線近接(IR近接)センサーからの処理された読み取り値を使用して、テストされた各方向から近づいてくる植物の存在を確実かつ自律的に検出します。セットアップで。 選択した植物種の成長先端を定期的に検出するIR近接センサを選択し、植物が接近する方向の中心軸に垂直に配置すると、遮るもののない環境でテストします。図 3Aに見られるように、横軸の ‘07.04.16’ というラベルの付いたタイムスタンプから始まるように、5 cm の距離から検出が正常に行われることを確認します。 各IR近接センサをロボットのシングルボードコンピュータにインターフェースし、センサーの読み取り値を処理して、植物が5cm以内に存在するかどうかを判断する加重演算アプローチを実装します。検出に使用される最終的な平均重量の20%を与えるために5 s。 選択した IR 近接センサーが、選択した種の光駆動動作を妨げる可能性のある臨界波長を放出しないことを確認します。800 nm 未満のセンサーによって放出される波長が、分光計で測定されたセンサーの IR 源から 5 mm を超える距離に存在しないことを確認します。 実験機能を一連のロボットに分散させ、各ロボットが自律的に各地域で進む部分を管理できるようにします。テスト中のそれぞれの植物の成長方向に応じて、ロボットの光刺激とセンシング機能の提供を手配します。 ワイヤレス ローカル エリア ネットワーク (WLAN) が有効になっているシングルボード コンピュータを中心に各ロボットを構成します。カスタムプリント回路基板(PCB)を介して、コンピュータをセンサーおよびアクチュエータにインターフェースします。独自のバッテリバックアップで、各ロボットに個別に電力を供給します。 上記の要件に従って、植物に接近するためにテストされる方向ごとに1つのIR近接センサを含めます。 植物に接近するためにテストされる方向ごとに、上記の青色光の要件を提供するのに十分なLEDを含めます。 青色LEDではなくRGB LEDを使用する場合は、必要に応じて青色ダイオードが使用されていないときに赤色ダイオードからの放出を有効にし、以下に説明する赤色光送達を増強する(光合成のサポートを介して植物の健康のために)。 一定の間隔でロボットから赤色光が放出される場合は、ピーク放出量が約3~625~650 nmの赤色ダイオードを使用し、緑色のバンド(つまり、550nm未満)または遠赤帯(700nm以上)と重なり合う臨界波長を持たせません。 赤色のダイオードは、青いダイオードよりも高い熱レベルを生成しないようにしてください。 ロボット間のローカルキューを可能にするハードウェアを含めます。隣接するロボットの各方向に光抵抗(光依存抵抗またはLDR)を含めて、発光状態を監視します。または、WLAN を介してローカル ネイバーの状態を伝え、通信します。 選択した青色のダイオードと使用されるロボットエンクロージャの条件に応じて、熱を放散するハードウェアを含めます。アルミ製ヒートシンク、ロボットケースエンクロージャの通気孔、ファンの組み合わせで実行します。シングルボードコンピュータまたは補足PCB上のデジタル温度センサーによってファンをアクティブにします。 関連する方向が均一に処理されるようなロボットコンポーネントを整理します。 青いダイオードを配置して、植物が接近する各方向に同等の光強度を配分します(つまり、ロボットの下半分に取り付けられた機械的支持体から、ステップ2.5を参照)。ロボットケースの各ダイオードの向きは、レンズ角度の中心軸が機械的サポートの各軸の60°以内であるようにし、ロボットケースによって妨げないように配置します。 IR近接センサは、それぞれの成長方向に相当する位置に配置します(つまり、ロボットの下半分に取り付けられた機械的サポートから、ステップ2.5を参照)。各IR近接センサを、ロボットと整備中の機械支援の間の取り付け点から1cm以内に配置し、その視野角が支持軸に平行になるように向けます。エミッタと受信機がロボットケースによってブロックされていないことを確認します。 セットアップで隣接するロボットに直面する各方向に対して、ローカル通信用のフォト抵抗器を同等に配置します(つまり、ロボットに取り付けられたすべての機械的サポートから、2.5を参照)。各フォト抵抗器の向きは、その視野角の中心軸がサービスする支持軸の45°以内にあり、ロボットケースによって妨げられていない位置を示す。 シングルボード コンピュータを使用してすべてのコンポーネントを組み立てます (図 2のブロック図を参照)。組み立て後のメンテナンスのために、コンピュータに簡単にアクセスできることを確認します。 パルス幅変調を使用して LED ドライバを介してコンピュータに LED をインターフェイスします。LED とケースまたはヒートシンクの間に固定の機械的接続を使用し、LED とコンピュータ間の機械的に拘束されていない接続を使用します。 汎用入力/出力ヘッダーピンを使用して、リニアレギュレータ(スイッチ)を介してコンピュータにファンをインターフェースします。十分な気流が利用可能なファンを接着し、機械的なストレスが発生しないようにします。 シリアル周辺インタフェースを使用して、アナログからデジタルへのコンバータを介したインターフェイスIR近接センサとフォトレジスター。センサーからケースへの固定機械的接続と、コンピュータへの機械的に拘束されていない接続を使用します。 選択的レーザー焼結、立体造形、融合堆積モデリング、射出成形のいずれかを使用して、耐熱プラスチックからロボットケースを製造します。 ロボットを一連のモジュラー機械サポートに統合し、ロボットを二重に位置に保持し、植物のクライミング足場として機能し、植物の平均成長軌道を制限します。サポート間の補足的な機械的接合部として機能するようにロボットを設計し、植物の成長軌道と交差するように配置します。 ロボットのサイズを最小限に抑え、選択した植物種のサポートされていない成長チップによって確実に上回ることができることを確認します。ロボットのサイズを最大限に小さくして、実験速度を上げます。 成長する先端がロボットの周りを徐々にナビゲートするとき、ロボットボディの外壁をできるだけ目立たないように形作ります。双子植物種における円周のヘリカル軌道を遮断しないようにロボット本体を丸くまたは面化する。鋭い突起と急性インデントを除外します。 選択した植物種が効果的に登ることができるように、機械的支持体の材料とプロファイル(すなわち、断面の形状)を選択し、例えば直径約8mm以下の円形プロファイルを持つ木製の棒を登ることができます。機械的サポートがセットアップ内の植物やロボットをサポートするのに十分な構造的に堅く、セットアップの背後にある透明なアクリルシートによって増強されていることを確認します。 各ロボットには、指定された機械的サポートを固定するためのアタッチメントポイントが含まれています。プラントがロボットに接近または出発する方向ごとに 1 つずつ含めます。 各アタッチメント ポイントに、サポート マテリアルの断面に一致する寸法を持つソケットをロボット ケースに含めます。 深さが 1 cm 未満のソケットを設定します。 45°または急勾配の傾斜角で均一に斜めに、定期的に格子状のパターンで機械的なサポートを配置します。サポートの長さを均一にします。サポートの最小露出長は30センチメートルであり、彼らのサポートされていない状態で領域を探索した後、登山植物が取り付けるための十分なスペースを可能にします。好ましい露光長は40cm以上であり、植物の取り付けの統計的に極端な場合に対していくつかのバッファーを可能にする。 機械要素をロボットで組み立てます。次のプロトコルでは、露出サポートの長さが 40 cm、4 行に 8 台のロボットのセットアップが想定されています (図 6参照)。その他のサイズの場合は、それに応じてスケーリングします。 床面には、セットアップを直立した位置に保持することができる幅125cmのスタンドを構築します。 125cm×180cm(厚さ8mm以上)の透明アクリルをスタンドに貼り付け、直立させます。 アクリルシートに対して、スタンドに適切な土を持つポットを配置します。 2つの機械的なyジョイントをアクリルシートに貼り付け、ポットの上10cmに貼ります。ジョイントを 45 cm と 165 cm をそれぞれ右に配置し、スタンドの左端に配置します。 左の Y ジョイントに 2 つのサポートを貼り付け、45° を左と右に傾け、1 つの支持体を右 Y ジョイントに貼り付け、45° を左に傾けます。 2台のロボットをアクリルシートに貼り付け、以前に配置したサポートの端をロボットケースのソケットに挿入します。ロボットをYジョイントの上に35cm、スタンドの左端にそれぞれ10cmと80cmを配置します。 パターンを繰り返して、残りのロボットとサポートを斜め格子状のパターン(図6参照)に貼り付け、ロボットの各行が前の行より35cm上にあり、各ロボットがロボットまたはYジョイントの真上に水平に配置されます。その下に2行。 3. ロボットソフトウェア ロボットのシングルボードコンピュータにオペレーティングシステム(例えば、Raspbian)をインストールします。 各実験中に、各ロボットでソフトウェアプロトコルを並行して実行し、分散した自律動作を可能にします(疑似コードおよび詳細については、Wahby et al.14を参照)。 ロボットの2つの可能な状態を確立する:1つは、ロボットが上記の強度で青色光を発する刺激状態である。もう一つは、ロボットが発光しないか、上述のように赤色光を発する休止状態である。 刺激状態では、青色の LED ドライバに必要な明るさに対応する周波数を持つシングルボード コンピュータを介してパルス幅変調(PWM)信号を送信します。 休止状態では、LEDをトリガーしないか、必要に応じて赤色の LED ドライバにのみ PWM 信号を送信します。 制御実験では、すべてのロボットに休眠状態を割り当てます。 単一意思決定実験では、1台のロボットに休眠状態と1つのロボットに刺激状態を割り当てます。 複数意思決定実験では、次のように初期化プロセスを開始します。 各ロボットに、現在の実験で試験する植物成長パターンの完全な構成マップを供給する。 パターン内のロボットの位置を、ローカリゼーションセンサーを自動的に使用するか、手動で設定します。 ロボットの位置を指定されたマップと比較します。ロボットの位置がマップ上の最初の位置である場合は、ロボットを刺激するように設定します。それ以外の場合は、ロボットを休止状態に設定します。初期化プロセスが終了します。 複数の意思決定実験では、次のようにステアリングプロセスを開始します。反復的に実行します。 ロボットのIR近接センサーの読み取り値を確認して、プラントが検出されたかどうかを確認します。 プラントが検出され、ロボットが休止状態に設定されている場合は、メンテナンスを行います。 植物が検出され、ロボットが刺激するように設定されている場合は、次のようになります。 隣接するロボットにプラントが検出されたことを通知し、メッセージにロボットの位置を含めます。 ロボットを休止状態に設定します。 ロボットの位置をマップと比較します。ロボットがマップ上の最後の位置にある場合は、実験が完了したことを WLAN に送信します。 隣接するロボットからのロボットの着信メッセージを調べて、刺激に設定されたロボットの1つが植物を検出したかどうかを確認します。 刺激隣人が植物を検出した場合は、その隣人の位置をロボットの位置と比較し、マップと比較します。 ロボットがマップ上の後続の位置にある場合は、ロボットを刺激するように設定します。 実験が完了したことを示すシグナルを受信したら、Steering プロセスの反復ループを終了します。 4. プラントの健康モニタリングとメンテナンス手順 制御された環境条件(特に、以下に説明する条件の外側に偶発的な昼光やその他の光のない屋内、制御された気温と湿度、および制御された土壌水やりで)で実験セットアップを見つけます。WLAN が有効になっているマイクロコントローラまたはシングルボード コンピュータに接続されているセンサーを使用して、状態を監視します。 ロボットの外部のLED成長ランプを使用して植物の光合成を維持し、実験のセットアップに直面しています。 成長ランプを使用して、セットアップに単色の赤色光を提供し、赤色ダイオードのピーク放出値は約 1~ 625~ 650 nm で、550 ~ 700 nm の範囲外の臨界波長は、周囲の青色光の発生率が低い場合を除きます。選択された種の健康のために役立ちます。周囲の青色光の発生率が低い場合は、単一のロボットが放出するレベルのごくわずかな割合に制限します。 選択した種の健康に必要な赤色光のレベルを提供し、通常は合計で約2000ルーメン以上。 実験のセットアップに直面するように成長ランプを向け、その放出が成長領域にほぼ均等に分散するようにします。 RGB カラー センサーを使用して周囲光の状態を監視します。 発芽後、各植物に実験セットアップの基部に独自のポットを提供します。選択した種に適した土壌量と種類を提供します。発芽前に土壌と種子が消毒されていることを確認してください。昆虫が存在する場合は、適切な害虫防除方法を使用して、昆虫を予防または管理します。 ヒーター、エアコン、加湿器、除湿器を使用して、選択した種に応じて、空気温度と湿度レベルを調整します。温度圧力湿度センサーを使用してレベルを監視します。 土壌水分センサーを使用して土壌を監視します。選択した種の水やりの適切な速度を維持します。土壌水分センサーの読み取り値によって引き起こされたノズルを介して土壌に水を送達する自動給水システムを使用して実行します。 5. 実験設計 実験でテストされる成長領域とパターンをカバーするのに十分な大きさのグリッドにロボットと機械的サポートを配置します。 ロボットの一番下の行の下に、標準的な斜めの機械的サポートの行を配置し、セットアップ全体を通してそれらに一致します。これらのサポートの下端が交差する場合は、機械的に’yジョイント’と結合します。セットアップのベースにある各「yジョイント」について、斜めグリッドセルの大きさ(露出した機械的サポート長さ10cmあたり約1植物)に応じて均一な数の植物を植え、上記の植物の健康維持条件を使用します。 実行する実験タイプを選択し、関連する場所でロボットの数量と分布を選択します。 実験タイプ 1: 制御注:この実験タイプは、光刺激を起こすために光刺激がない条件で登山植物の成長をテストします。それはセットアップの任意のサイズおよび形で動くことができる。 すべてのロボットに休眠状態 (手順 3.4 を参照) を割り当て、結果が手動で完了するまで連続して実行します。 植物が機械的支持体に取り付くかどうかを観察します。成功した実験では、どの植物も機械的サポートを見つけたり、取り付けたりしません。 実験タイプ2:単一意思決定注:この実験タイプは、バイナリオプション(休眠ロボットにつながる1つのサポートと刺激ロボットにつながる1つのサポート)を提示したときに植物の成長軌道をテストします。最小セットアップ (1 行、2 列) でのみ実行されます。 休止状態のロボットを1 台のロボットに割り当てます (3.5 を参照)、1 台のロボットに刺激状態を割り当てます。2つのロボットの1つがIR近接センサを備えた植物を検出するまで、連続的に実行します。 機械的サポートへの植物の取り付け、サポートに沿った成長、刺激ロボットのセンサー読み取り値を観察します。成功した実験では、刺激状態のロボットは、それぞれの支持に沿って成長した後に植物を検出します。 実験タイプ3:複数決定注:この実験タイプは、定義済みのグローバルマップに従って一連の決定をトリガする、複数の後続の刺激条件を提示した場合に植物の成長をテストします。これは、行の最小数 (つまり、2 つ以上) を持つセットアップの任意のサイズと形状で実行できます。 成長するパターンのグローバル マップをロボットに提供します(手順 3.6~3.7.7 を参照)。 機械的支持体に沿った植物の取り付けイベントと成長パターンを観察します。 成功した実験では、グローバル マップに存在する各サポートに少なくとも 1 つのプラントが成長します。 さらに、成功した実験では、その成長チップが現在アクティブな意思決定ポイントに位置しているとき、植物は間違った方向を選択しません。 たとえば、分岐イベントがマップ上の古い場所に新しい成長のヒントを配置する場合は、ここで余分な成長のヒントを考慮しないでください。 6. 記録手順 最初は、センサーとカメラのデータを、オンボードで生成されたシングルボード コンピュータに保存します。最後に保存されたセンサーの読み取りなど、必要な要求に応答するオンボード応答サーバーを実行します。定期的に、データファイルとログ ファイルを WLAN を通してローカル ネットワーク接続ストレージ (NAS) デバイスにアップロードします。 2 つ以上の見晴らしの良いポイントに配置されたカメラを使用して、実験のタイムラプスビデオを連続的にキャプチャし、少なくとも 1 つのカメラ ビューで完全な実験設定を含みます。キャプチャされた画像が、植物の成長の先端の動きを適切にキャプチャするのに十分な解像度であることを確認します。 シングルボードコンピュータ上のオンボードカメラまたはインターバルメーターで自動化されたスタンドアロンデジタルカメラを使用して、キャプチャ間の一貫した時間間隔を確保するために、画像キャプチャプロセスを自動化します。カメラと同様に自動化された点滅として機能するようにランプを取り付ける。フラッシュが色補正のために画像を劇的に後処理することなく、成長ランプの赤色光と競合するのに十分明るさであることを確認します。 実験のセットアップが完全に照らされ、画像に明確に表示できるように点滅を見つけます。2 sフラッシュ期間中に、すべてのカメラが同時に画像をキャプチャするカメラとフラッシュを同期します。各実験の間、2分ごとに画像をキャプチャします。 環境センサーデータ、特に温度圧力湿度センサー、RGBカラーセンサー、土壌水分センサーからの読み取り値を記録します。セットアップ内のすべてのロボット、特にIR近接センサとフォト抵抗値、およびLED発光ステータスを定義するロボットの内部状態のデータを記録します。 定期的なリアルタイムレポートを介して、実験のリモートモニタリングのために記録されたすべてのデータを利用可能にし、数ヶ月までの完全な実験期間に正しい条件が維持されるようにします。