Estudo de um veículo autônomo aplicado a cultura do Tabaco em Santa Catarina

Participantes

Rodrigo Pereira, Dr.

Felipe Bonato, BSc.

Mihael Zamin Sousa, Bsc.

Descrição do projeto

O Brasil estampa o título de segundo maior produtor de Tabaco (nome cientifico, Nicotiana Tabacum) do mundo, perdendo somente para a China. Sendo os estados do Rio Grande do Sul, Santa Catarina e Paraná os principais produtores brasileiros. Segundo [1], na safra de Tabaco de 2018/2019 foi gerada uma receita de R$ 6 bilhões de reais em exportações – na qual foram produzidas aproximadamente 665 toneladas do Tabaco seco in-natura – com estimativa de aproximadamente 149 mil famílias envolvidas na cadeia produtiva direta destes estados. Tratando-se do estado de Santa Catarina, na safra 2020/2021, os 42 mil produtores cultivaram cerca de 72 mil hectares em 189 municípios do estado, de modo que, foram produzidos o total de 163 mil toneladas, totalizando então uma receita de R$ 2 bilhões para o estado [2]. Dessa forma, Santa Catarina desponta como o segundo maior produtor de tabaco do Brasil, responsável por 31% da produção brasileira. Portanto, independente do fim que a maior parte deste insumo se destina (cigarro e derivados), o aspecto científico (produção de vacinas, medicamentos, absorção de metais pesados, engenharia genética, biofármacos), econômico e social dessa commodity é significativo e não pode ser ignorado pela sociedade.

Assim, novamente, analisando de forma mais detalhada os aspectos da produção local, como descrito por [3]; o Sul do Estado de Santa Catarina – região das associações dos municípios da AMESC, AMREC e AMUREL, corresponde a 31% da produção deste estado. Já o Vale do Itajaí corresponde a 26%, o Norte a 23% e o Oeste do estado a 15% da produção. Por fim, as regiões de Santa Catarina com as maiores produtividades são, a Região Sul com 2.064 kg/ha, a Grande Florianópolis com 2.027 kg/ha e o Norte do estado com 2.024 kg/ha.

Agora, considerando os aspectos associados a saúde do produtor rural. A produção do Tabaco é caracterizada pelo cultivo em pequenas propriedades rurais, de base familiar e atividades fortemente dependentes do trabalho manual e diário. Como descrito por [4], a produção de Tabaco possui múltiplas tarefas, esforço físico excessivo, intempéries climáticas e sobretudo manejo intenso de agrotóxicos. Dessa forma, o cultivo de Tabaco está claramente relacionado a severos problemas de saúde humana (físico e mental) e ambiental. Além disso, também são observados na safra aumento nos números de acidentes de trabalho na fase da colheita e manejo dos agrotóxicos. Ainda como consequência a saúde do produtor, estão relacionadas doenças musculoesqueléticas, intoxicação por agrotóxicos e a popularmente conhecida Doença da Folha Verde do Tabaco – doença causada por envenenamento agudo por nicotina, absorvida pela pele durante o manuseio in-natura das folhas de Tabaco [5]. Continuando, ratificando e mencionando outras consequências relacionadas a produção de Tabaco na saúde do produtor, como listado por [6], estão relacionadas doenças devido ao contato com a folha úmida do Tabaco (Doença da Folha Verde, como citado anteriormente), acidentes de trabalho devido à falta e o não uso de Equipamentos de Proteção Individual (EPIs) adequados e confortáveis, alergias e intoxicações devido ao cheiro agressivo exalado pelas folhas, intoxicações devido a constante manipulação de venenos (são necessárias inúmeras aplicações de agrotóxico na safra), sobrecarga física e mental pela necessidade constante de manejo das estufas (24 horas por dia durante o período da cura das folhas); por fim, incidência de problemas de pele devido ao extenuante trabalho sob o sol e chuva na lavoura .

Diante do exposto, foi constatado com os produtores das lavouras visitadas neste projeto, que as soluções tecnológicas empregadas são muitas vezes oriundas de outras culturas agrícolas como laranja, cana-de-açúcar, milho, soja e mandioca. Além disso, também são utilizados equipamentos COTS (Commercial off-The-Shelf) – como os utilizados na pulverizadores utilizados em plantações de laranja, tratores da cultura de milho e soja; e por fim, parcela significativa das soluções que existem não possuem foco no médio e pequeno produtor, como pulverizadores e colheitadeiras. É importante salientar que essa cultura é caracterizada pelo baixo aclive e declive, terrenos significativamente nivelados, áreas bem delimitadas, atividade diária dependente do trabalho manual e cultivar bem definido e estudado. Portanto, fica evidente nas argumentações acima, que a cultura do Tabaco permite o novas soluções tecnológicas que auxiliem o médio e pequeno produtor.

Isto posto, soluções tecnológicas que permitam mitigar os problemas listados acima são necessárias e foram investigadas na Região Sul do estado de Santa Catarina, na cidade de Araranguá por este trabalho. Dessa forma, foi proposto o desenvolvimento de um veículo elétrico terrestre, que permitisse o seu deslocamento na linha de plantio dos cultivares de Tabaco, tendo como objeto principal de investigação, o emprego de visão computacional no ambiente de cultura de Tabaco. Para isso, foi utilizado o hardware ESP32-S3-EYE, disponibilizado no contexto do DESAFIO EMBARCADOS 2023 pelo portal EMBARCADOS. Como resultados, podemos perceber, particularidades relacionados ao meio físico e ambiental que o veículo deve interagir, como as características de luz e terreno necessárias para manter o veículo no trajeto da linha de plantio do canteiro, as bibliotecas e ambiente de desenvolvimento necessários para o desenvolvimento do veículo, o desenvolvimento de um algoritmo de processamento das imagem adquiridas utilizando o ESP32-S3-EYE , e a descoberta de outras aplicações e soluções possíveis utilizando o conhecimento do trabalho desenvolvido.

Por fim, este trabalho fez parte da disciplina de Projeto de Sistemas Digitais da UFSC-Araranguá, no curso de Engenharia de Computação (DEC-ARU), do primeiro semestre de 2023. A Equipe contou com professor doutor, substituto e orientador do trabalho e mais dois alunos em final de curso – ambos com dedicação parcial e conhecimento sobre o assunto. Além disso, contou com apoio técnico de mais três professores especialistas, em microcontroladores – Roderval Marcelino, Dr., Redes – Jin Lau, Dr., e Visão Computacional – Antonio C. Sobieranski, Dr.; imprescindíveis para a realização deste trabalho. Como trabalhos futuros, vislumbra-se a utilização desse veículo para ações mais pontuais na cultura do Tabaco, como pulverização, diagnóstico e até mesmo colheita, emprego em outras culturas locais, integração de novos sensores, atuadores e painéis solares, desenvolvimento da etapa de controle, estudo de novos motores. Fora do escopo agrícola, um segundo emprego deste veículo consiste no uso em minas de carvão na região de Criciúma, com o intuito de investigar as condições do ar e estrutural da mina antes da entrada dos operários – projeto já debatido e requerido pela indústria local.

Hardware

A seção a seguir descreve o hardware desenvolvido no projeto, será também incluída nesta seção toda a parte estrutural trabalhada no projeto. No transcorrer do projeto houveram diversas mudanças estrutural e eletrônica (hardware). É possível observar na Figura 1 (a) o primeiro protótipo, no qual foi utilizado rodas de bicicleta aro 23 e uma tala metálica para fixação da roda livre. Posteriormente, após testes em campo essa estrutura foi simplificada, como mostrado na Figura 1 (b), sendo removidas as rodas de bicicletas e substituídas por rodas menores em tecnil. Além disso, foi necessário a remoção da tala e a fixação da roda livre por uma tala menor. Essas mudanças simplificaram o deslocamento do projeto para o campo, bem como reduziram os travamentos devido ao baixo torque do motor (questões detalhadas a seguir).

Figura 1 – (a) Primeiro protótipo com uso de roda de bicicletas aro 23 e tala para roda livre e (b) Segundo protótipo já com rodas em tecnil e redução da tala de fixação da roda livre

Já a Figura 2 ilustra o conjunto do projeto de fixação do hardware ao veículo. Sendo Figura 2 (a) Conjunto BMS 3S-40A e três Baterias de 12v Li-Íon, Figura 2 (b) Controlador dos Motores – ARDUINO UNO e Figura 2 (c) TIP120 como driver para acionamento dos motores.

Figura 2 – (a) Conjunto BMS 3S-40A | Baterias e (b) Controlador e (c) Driver

O conjunto de hardwares acima – Figura 2, é fixado em uma chapa de alumínio e possui uma manta plástica que isola a base metálica de fixação e o hardware. Neste sentido, o projeto então foi trabalhado e dividido em quatro subsistemas:

1. Estrutural – estrutura metálica para fixação das rodas, motor e fixação do hardware;
2. Motor – motor Vidro Elétrico Universal para deslocamento do veículo;
3. Driver- driver para acionamento do motor e firmware de controle;
4. Bateria – conjunto de bateria Lítio 18650 e Sistema de Gerenciamento de Bateria – BMS 3S-40A.

Como metodologia para acompanhamento e evolução do projeto, no início (ESTIMADA) e fim de cada subsistema (OBSERVADA) é quantificado o Grau de Dificuldade, o Tempo e o Risco das respectivas etapas. O intuito dessa abordagem é quantificar e registrar de forma simplificada essas métricas para que futuros ou trabalhos similares sejam melhor planejados – existem metodologias mais precisas, mas devido ao andamento do trabalho, não foram utilizadas aqui. Cada etapa foi classificada pela:

1. DIFICULDADE (D) – quantifica o grau de dificuldade para a realização da tarefa/etapa;
2. TEMPO (T) – quantifica tempo para conclusão da tarefa/etapa;
3. RISCO (R) – quantifica o impacto no projeto da não conclusão dessa tarefa/etapa.

Será utilizada a abreviatura de cada classificação, sendo classificados em BAIXO – uma abreviação, MÉDIO – duas abreviações e ALTO – três abreviações. Por exemplo: (DD | TTT | R) – Etapa com (Dificuldade de desenvolvimento MÉDIO | Tempo de desenvolvimento ALTO | Risco BAIXO). Também serão apresentadas justificativas para cada etapa.

1. ESTRUTURAL – Classificação Estimada (DDD | TTT | RRR)

Essa seção tem por objetivo descrever a estrutura metálica utilizada para fixação das rodas, motores e hardware. Todo o conjunto metálico empregado foi disponíbilizado pela universidade, ferros-velhos e pelos envolvido no projeto. Vale ressaltar neste momento, que o projeto estrutural necessita de modificações e especial atenção na definição do motor e rodas (discutidas na conclusão). Esta etapa requereu significativo esforço de projeto e deve ser muito bem investigada, antes mesmo da implementação da solução eletrônica, em especial na escolha do driver do motor. As figuras a seguir ilustram o projeto estrutural desenvolvido. Nestas figuras é possível observar o conjunto completo – Figura 3 (a) e (b), estrutura principal de fixação do hardware – Figura 4 (a) e (b), estrutura de fixação do ESP32-S3-EYE – Figura 5 (a) e (b) e estrutura de fixação do conjunto motores, eixo e rodas – Figura 6.

Figura 3 – (a) Vista Superior e (b) Vista Lateral da estrutura principal

Figura 4 – (a) Vista Superior a (b) Vista Lateral da estrutura de fixação do hardware

Figura 5 – (a) Vista Lateral/Frontal e (b) Vista Lateral/Traseira da estrutura de fixação do ESP32-S3-EYE

Figura 6 – (a) Vista Inferior e (b) Lateral motor, fixação motor, roda de tecnil e eixo de bicicleta

Inicialmente foram utilizadas rodas de bicicletas aro 23 – Figura 7, tendo em vista a necessidade de aquisição das imagens acima da linha de cultivo e distanciamento do hardware do solo. Contudo, devido ao baixo torque do motor e após constatar travamentos durante testes sob grama e terrenos acidentados, as rodas de bicicletas tiveram que ser substituídas por rodas em tecnil com raio menor – comparar Figuras 6. Posteriormente, a equipe pretende investigar novos modelos de rodas.

Figura 7 – Uso de rodas de bicicletas aro 23

Como o objetivo principal era investigar o hardware disponibilizado pelo portal EMBARCADOS, a unidade de controle do motor e guiamento do veículo empregada foi inicialmente uma placa ARDUINO UNO. Ainda durante a etapa de levantamento de requisitos, a equipe, decidiu separar fisicamente o processamento da imagem e controle do motor, o que se mostrou uma boa solução, tendo em vista os problemas enfrentados com o travamento e queima de driver dos motores. Como trabalhos futuros, será feita a migração para uma solução embarcada mais robusta, em especial, a unidade de controle.

Classificação Observada (DD | TTT | R) – Esta etapa mostrou-se com um Grau de Dificuldade MÉDIO, tendo em vista a equipe possui conhecimento na área, mas requereu intenso retrabalho, pesquisa, corte e montagem das estruturas metálicas. O Tempo de Projeto foi classificado como ALTO, como previsto, principalmente devido às questões de compra, corte, furação, montagem e retrabalho. O Risco mostrou-se baixo, pois o não cumprimento de parcela das montagem, não impediu a investigação principal do projeto, ou mesmo o desenvolvimento em modelos em escala menor (uso de motores DC pequenos) – fato reforçado, pela queima e troca do driver do motor devido ao intenso uso em campo, a troca do modelo de roda, e a troca de parte da estrutura de fixação dos hardwares.

2.MOTOR – Classificação Estimada (D | TT | RRR)

Essa seção descreve o motor do tipo Vidro Elétrico Universal utilizado para deslocamento do veículo – Figura 8 (a). Neste caso foram utilizados dois motor recondicionado, comprado em ferro-velho – Figura 8 (b). Utilizando uma fonte de bancada, foi analisada a corrente e a tensão desse motor. Em ambos motores, percebeu-se que em caso de travamento do motor (simulado usando um alicate) ocorria um pico de corrente de aproximadamente 1.4 amperes – essa corrente aproxima-se da corrente suportada pelo driver LM298N escolhido inicialmente, fato este, não desejado. Já a tensão mínima para o funcionamento do motor foi de 2 volts, contudo impactava diretamente no torque – quando menor a tensão, menor era o torque para este motor. Mais informações sobre esse motor são encontradas na internet.

Figura 8 – (a) Exemplo Vidro Elétrico Universal 12 Volts (b) Vista inferior motor, fixação motor, roda de tecnil e eixo de bicicleta

Como mencionado anteriormente, no transcorrer do trabalho, percebeu-se a necessidade de se retirar as rodas de bicicleta (raio de 23 cm) e substituir por uma roda com raio menor (raio de 6 cm), principalmente ao constatar que em baixa velocidade – requerida pelo veículo, o motor possui baixo torque; o que impossibilita o deslocamento do veículo em solo acidentado. Dessa forma, a mudança de motor é objeto de futuras investigações e deve ser bem avaliado para o emprego em campo como o requerido neste projeto.

Classificação Observada (DD | TT | R) – Esta etapa mostrou-se com um Grau de Dificuldade MÉDIO, tendo em vista a equipe teve que avaliar o custo benefício entre troca de rodas ou troca de motor. O Tempo de Projeto foi classificado como MÉDIO, tendo em vista que foi requerido ampla análise e estudo para o emprego desse motor. O Risco mostrou-se baixo, pois o não funcionamento do motor não impediu a investigação do objeto de estudo deste projeto – fato corroborado, pela queima do driver do motor devido ao intenso uso em campo e a troca do modelo de roda, mas a continuidade das outras etapas do projeto sem interrupção significativa.

3.DRIVER – Classificação Estimada (DD | TTT | RR)

Essa seção apresenta as duas soluções de driver utilizadas para o controle do motor. Para o acoplamento elétrico do motor de Vidro Elétrico Universal, inicialmente foi utilizado um driver LM298N – Figura 9. Contudo analisando as especificações percebeu-se que a corrente, em alguns casos de travamento do motor, aproximava-se do limite de 1.6 amperes suportado por alguns segundos pelo driver. Fato que, após diversos teste em campo, o driver apresentou problemas e teve que ser substituído por uma solução mais simples – Figura 10, utilizando um transistor de potência como chave (TIP 120).

Figura 9 – LM298N Driver para acoplamento elétrico e controle do Motor

O circuito implementado na Figura 10 (a) e descrito na Figura 10 (b) é controlado por um sinal PWM oriundo do controlador.

Figura 10 – (a) Driver controle motores e (b) Esquemático driver motor

Conforme o chaveamento é possível realizar correções na trajetória do veículo. Tendo em vista a possível mudança de motor serão avaliadas melhores soluções em driver para esse projeto.

Classificação Observada (D | TTT | RR) – Esta etapa mostrou-se com Grau de Dificuldade BAIXO, tendo em vista que o uso desses drives é de conhecimento prévio da equipe. Já o Tempo de Projeto foi classificado como ALTO, tendo em vista a necessidade de compra, troca devido a queima e solda dos driver. O Risco mostrou-se BAIXO, pois o não funcionamento do driver não impediu a investigação do objeto de estudo deste projeto.

4.BATERIA – Classificação Estimada (DDD | TT | RRR)

Essa seção apresenta a solução adotada para o gerenciamento de energia do projeto – Figura 11 (a). Para isso foi utilizado um BMS 3S – 40A e três baterias LIPO ligadas como descrito na Figura 11 (b), e para a recarga da bateria é utilizada a fonte de bancada, com tensão conforme requerida pelo BMS. Contudo é necessário futuramente realizar o correto balanceamento das baterias, e a integração do hardware de recarga utilizando fonte DC de 12 volts. Por fim, conforme sugerido pela equipe, vislumbra-se que as baterias sejam carregadas utilizando painel solar durante a operação do veículo.

Figura 11 – (a) BMS 3S – 40A e (b) esquemático BMS 3S – 40A e conjunto de 3 baterias LIPO

Esta etapa deve ser melhor investigada, tendo em vista de se tratar de um fator crucial para o projeto. Foram levantadas questões bem relevantes como, consumo, resfriamento, aumento da capacidade de carga, interação com meio ambiente e sobretudo recarga do veículo durante a operação. Essas questões devem ser objeto de vários estudos.

Classificação Observada (DDD | T | RRR) – Esta etapa possui um Grau de Dificuldade ALTO, tendo em vista a necessidade de mais conhecimento da equipe nas questões relacionadas ao emprego de baterias em sistemas embarcados – algo extremamente importante que deve ser sanado com mais estudos. Já o Tempo de Projeto foi classificado como BAIXO, tendo em vista que uma vez realizado a compra do BMS e a solda, não houveram maiores percalços. O Risco mostrou-se ALTO, pois o não funcionamento dessa etapa inviabilizaria o uso do ESP32-S3-EYE em campo, e portanto a não aquisição das imagens, fato este, que não ocorreu.

Software/Firmware

No transcorrer do projeto, as equipes foram divididas em Equipe de Hardware e Equipe de Software. A interação era direta, sendo realizadas reuniões semanais, reavaliados cronogramas e metas por toda a equipe. Inicialmente foi construído todo o ambiente de programação do ESP32-S3-EYE, avaliada as aplicações e trabalhada em sala de aula modificações nos exemplos disponibilizados pelo framework. Durante os trabalhos, tendo em vista que o controle e as questões de bateria e mecânica já estava bem orientadas e evoluindo, optou-se por focar na solução do problema da Visão Computacional em uma lavoura de Tabaco, o que se mostrou bem desafiador. Dessa forma, já com bastante data-sets coletados foram investigadas diversas soluções em Python para esse problema, convergindo para as soluções descritas a seguir.

A presente seção descreve as soluções de Software e Firmware desenvolvidas no projeto. Para tanto ela foi dividida em duas etapas:

1. CONTROLE DO MOTOR – trata da implementação desenvolvida para acionamento dos drives e controle dos motores;
2. ALGORITMOS VISÃO COMPUTACIONAL- trata da solução adotada para análise e processamento das imagens.

CONTROLE DO MOTOR

Para o controle do motor foi implementado um controle simples utilizando ARDUINO UNO e acionamento do driver LM298N por PWM para controle do motor. Posteriormente, este driver foi substituído por transistores de potência para o acoplamento elétrico e chaveamento do motor descrito anteriormente. Trabalhos futuros vão fundir essa etapa com a etapa de visão computacional. Será portanto adicionada uma terceira etapa – CONTROLE DO VEÍCULO, que irá tratar especificamente do controle do veículo utilizando as informações obtidas no processamento da imagem e outros sensores, como inercial, GPS e Lidar.

ALGORITMOS VISÃO COMPUTACIONAL

O projeto iniciou capturando imagens de lavouras de Tabaco. Para isso foram aplicadas algumas soluções de Visão Computacional para entender questões como luz, terreno, forma e resolução das aquisições. A Figura 12 (a) consiste na imagem BASE (objeto de estudo inicial) de uma lavoura de Tabaco, de porte médio, cuja imagem foi feita às 14hs em março de 2023 na região de Criciúma Santa Catarina. Nesta imagem é possível observar a linha de plantação da cultura e a abertura entre linhas as linhas de cultivo. Também é possível observar a extensão e a regularidade do talhão – horizonte da plantação. Já na Figura 12 (b) foi aplicado um filtro de thresholding – esse resultado serviu como BASE para o estudo e desenvolvimento do algoritmo de trajetória.

Figura 12 – (a) Lavoura de Tabaco – foto tirada em lavoura às 14hs (b) aplicação de filtro de thresholding e (c) proposta inicial

A proposta inicial apresentada para a equipe, consistia em determinar o trajeto com o proposto na Figura 12 (c). Uma vez percebida a viabilidade do uso da imagem, o projeto continuou focando em resolver questões de FECHAMENTO, DILATAÇÃO e EROSÃO da imagem. Esses algoritmos conceitos chave em processamento de imagem e necessários para mitigar ruídos da imagem e facilitar o processamento do algoritmo de CONTORNO, foco deste trabalho.

Neste sentido, para iniciar a pesquisa do melhor processamento para o hardware fornecido, a equipe optou por uma classificação semi-supervisionada, cuja amostras estabelecidas (seeds), são utilizados para o cálculo da MÉDIA RGB. Esses valores são coletadas manualmente utilizando a ferramenta COLOR INSPECTOR 3D – Figura 13, (download pode ser encontrado aqui https://imagej.net/ij/) em áreas cujas feições são repetidas e uniformes (ou próximas). No caso deste projeto, inicialmente optou-se capturar 7 SEEDs entre as linhas, ou seja, as áreas de terra livre de plantas – o que não se mostrou promissor, tendo em vista que o RGB não varia muito. Dessa forma, foram testadas novos SEEDs, agora capturando o RGB das plantas das linhas de cultivo. Essa média mostrou-se mais promissora.

Figura 13 – Plugin ColorInspector3D – ferramenta ImageJ. Utilizado para a coleta dos SEEDs

Assim, coletada essas amostras de um frame padrão, foi feito a média aritmética simples (P). Uma vez, calculada a média P – Figura 14 (a), para cada pixel do frame foi aplicada a formula da distância euclidiana – Figura 14 (b), tridimensional entre os pontos P (r | g | b) e Q (r | g | b).

Figura 14 – (a) Coleta manual dos SEEDs, cálculo da MÉDIA P e (b) cálculo da distância euclidiana entre dois pontos

Para cada PIXEL menor que o limite (THRESHOLD – este valor foi estabelecido em testes pela equipe), terá os valores dos PIXEls substituídos pela cor preta (0 0 0) ou branca (255 255 255) – Figura 15.

Figura 15 – Algoritmo para identificar a distância entre pixel e o limite (threshold)

Definida essas questões, o algoritmo foi aplicado frame a frame na captura feita pelo ESP32-S3-EYE, cujos resultados podem ser observados na Figura 16. O resultado deste processamento é a BASE da implementação dos cálculos dos limites a ESQUERDA e DIREITA e CENTRO deste projeto.

Figura 16 – Algoritmo aplicado na captura ESP32-S3-EY

Como mencionado anteriormente, uma vez avaliadas as distâncias do PIXELs, é aplicado o algoritmo que para marcar os limites a ESQUERDA e DIREITA e CENTRO, descrito na Figura 17.

Figura 17 – Algoritmo aplicado na captura ESP32-S3-EY para inserir as marcações a ESQUERDA, DIREITA e CENTRO

Os resultados obtidos nesta abordagem são ilustrados, em dois tempos distintos nas Figura 18 (a) e Figura 18 (b). A primeira figura ilustra bem as duas marcações laterais (em rosa) e a marcação central (em azul), já a segunda figura ilustra alguns padrões (podem ser chamados de ruídos) ao centro da trajetória ignorados pelo algoritmo de marcação.

Figura 18 – (a) Implementação e marcação a ESQUERDA, DIREITA e CENTRO e (b) com pequenas marcações que não interferiram na trajetória

Para as imagens coletadas no ambiente proposto, horário e algoritmo proposto, percebeu-se que a resolução oferecida pela ESP32-S3-EY deve ser acompanhada de outras soluções hardware e software que complementem eventuais discrepâncias no processamento.

1. QUESTÕES RELACIONADAS COM A ILUMINAÇÃO – algumas filmagens foram descartadas por terem sidos filmadas ao meio dia em tempo limpo e outras por terem sidos filmadas ao entardecer em tempo encoberto. Para o algoritmo implementado, o fator LUZ deve ser bem avaliado e trabalhado em sua amplitude de possibilidades, melhor descrito nas Figuras 19 (a) e (b).
2. QUESTÕES RELACIONADAS COM O FIM DA PLANTAÇÃO – nas filmagens foi constatado o problema da mudança da linha de plantio. Ao fim da plantação, o veículo deve reposicionar a sua trajetória para outra linha de cultivo. Ocorre que o algoritmo implementado não prevê uma solução para esse problema, como pode ser observado nas Figuras 20 (a) e (b). Esse problema é significativamente relevante, tendo em vista que é base para que o veículo desenvolva todo o percurso na lavoura;
3. PROCESSAMENTO e BIBLIOTECAS – para a implementação do algoritmo implementado é necessário um estudo mais aprofundado das bibliotecas e do hardware, a fim de garantir se o ESP32-S3-EY é a melhor solução para esse problema, principalmente por conta da resolução da câmera (96×96 2-Megapixel);

As Figuras 19 (a) e (b) mostram o problema relacionado com a iluminação enfrentado no projeto. Na Figura 19 (a) o principal problema é a área de sombra – fato comum nas lavouras dessa cultura. Já na Figura 19 (b), problema constatado é o excesso de luz, fazendo que o nosso algoritmo exclua o trajeto. Diversas soluções foram debatidas pela equipe, dentre elas é o emprego de luz e artificial e trabalho noturno, uso de hardware auxiliar, algoritmos de predição de trajetória, threshold dinâmico, entre outras. Todas as soluções serão objeto de estudos futuros.

Figura 19 – Problemas nas marcação (em rosa) dos limites a ESQUERDA, DIREITA e CENTRO (em azul) devido a iluminação versus resolução do hardware (a) – com pouca LUZ e (b) com muita LUZ

As Figuras 20 (a) e (b) mostram o problema relacionado com o fim da linha de cultivo. Em ambas as imagens fica claro que ao chegar ao fim da linha, o veículo deve realizar o retorno para a próxima linha. Esse problema não foi tratado pela equipe, tendo em vista a complexidade e o tempo necessário para a implementação, contudo, este problema necessidade de mais levantamento de estudos e soluções já implementadas.

Figura 20 – Problema do fim da linha de cultivo (a) fim da linha de cultivo ainda com o cultivar e (b) área livre para manobra e sem o cultivar

O último problema constatado está relacionado ao processamento e as bibliotecas do hardware. Uma vez recebido o kit ESP32-S3-EY, todo o ambiente de programação foi instalado e os exemplos proprietários disponíveis no framework foram testados e verificados pela equipe. Essa abordagem permitiu a rápida familiarização com a tecnologia, bem como estabeleceu um norte para a equipe com relação ao algoritmo. Contudo a equipe não avançou significativamente a implementação do algoritmo de Visão Computacional em hardware, principalmente devido ao fator tempo. Optando por capturar a imagem e pós-processar utilizando Python. A equipe entendeu na época, que para o tempo disponível e o tamanho do projeto – investigar todos os fatores já listados acima, seria a abordagem mais prudente.

Link para os códigos: https://github.com/adelfi172/EMBARCADOS_DESAFIO_2023

Conclusões

Diante do exposto, o trabalho realizado investigou a possibilidade do emprego de um veículo elétrico terrestre e o seu deslocamento na linha de plantio dos cultivares de Tabaco na região sul do estado de Santa Catarina. Dessa forma, como Conclusões Gerais podemos listar:

1. Existe demanda latente por soluções para a Cultura do Tabaco para médio e pequenos agricultores;
2. Estima-se que o emprego de uma solução terrestre autônoma ou semiautônoma ou rádio controlada possa auxiliar de forma significativa o agricultor local;
3. Outros cultivares podem ser beneficiados com o desenvolvimento de sistemas inteligentes para o setor agrícola sul-catarinense;
4. Uma solução terrestre autônoma ou semiautônoma também pode auxiliar o setor carvoeiro da região de sul de Santa Catarina;
5. Os alunos de graduação trabalharam em todas as etapas do projeto, adquirindo experiência em sistemas autônomos. Além disso, um dos alunos está aplicando para entrevistas de estágios em empresas da área de hardware embarcado.

Como resultados Específicos podemos listar:

1. Neste projeto foi implementado algoritmo em Python que cumpre o objetivo do deslocamento orientado pela linha de plantio de cultivares de Tabaco. O algoritmo será implementado no hardware ESP32-S3-EY em uma segunda etapa de projeto e integrado com o sistema de controle do veículo;
2. Com foco no mercado brasileiro – existe demanda de desenvolvimento de rodas e esteiras para esse tipo de veículo ou similares. Como a região possui histórico de soluções em metalomecânica, a equipe já está em contato com a indústria, a qual já sinalizou que existe interesse no desenvolvimento desse segmento;
3. Neste projeto foi desenvolvido um protótipo BASE de um veículo terrestre elétrico, com controle de acionamento de motores e captura de imagem. Este veículo serve de BASE para testes de hardwares e algoritmos, portanto, para a continuidade deste projeto.

Com base nos resultados obtidos é possível concluir que o projeto cumpriu com os objetivos propostos no DESAFIO EMBARCADOS 2023 com o desenvolvimento de uma veículo, ainda que protótipo, para emprego em cultivo de Tabaco na região sul do estado de Santa Catarina. A equipe do projeto agradece todo apoio do Portal Embarcados e Mouser Electronics.

Trabalhos Futuros

Como trabalhos futuros:

1. Implantação do algoritmo desenvolvido utilizando bibliotecas nativas do ESP32-S3-EY;
2. Integração do algoritmo desenvolvido no ESP32-S3-EY para controle do inteligente do veículo – inclusive o contorno da linha de cultivo;
3. Estudos da Distância de Mahalanobis para o cálculo da distância entre dois pontos em veículos inteligentes;
4. Estudo, teste e troca de motor para solução mecânica que permita um melhor torque;
5. Inclusão de mais sensores para auxilio da navegação;
6. Integração de painel solar para aumento da autonomia do veículo;
7. Emprego do veículo em outros cenários.

Referências

• [1] Zappe, Ana Letícia. A produção agrícola de tabaco (Nicotiana Tabacum) brasileira através da perspectiva de avaliação de ciclo de vida, 2020. Link.: https://repositorio.unisc.br/jspui/handle/11624/3081
• [2] O Sinditabaco (Sindicato Interestadual da Indústria do Tabaco). Link.: https://www.sinditabaco.com.br/item/o-tabaco-no-sul-do-brasil/
• [3] EPAGRI. Fumo – A situação do fumo em Santa Catarina – Preço baixo e novas normas de composição preocupam produtores – 06/04/201. Link.: http://docweb.epagri.sc.gov.br/website_cepa/Informativos/Fumo/Fumo_06.04.2011.pdf
• [4] FIALHO, R.R.; GARCIA, E. L.. O trabalho dos agricultores familiares da cultura do fumo em suas implicações nos processos de saúde-doença. Revista Redes, Santa Cruz do Sul – RS, v. 8, n. 2, maio/ago 2003.
• [5] RIQUINHO, D. L.; HENNINGTON, E. A. Cultivo do tabaco no sul do Brasil: doença da folha verde e outros agravos à saúde. Revista Ciência e Saúde, n 19, v 12, 2014.
• [6] FIALHO, R.R.; GARCIA, E. L.. O trabalho dos agricultores familiares da cultura do fumo em suas implicações nos processos de saúde-doença. Revista Redes, Santa Cruz do Sul – RS, v. 8, n. 2, maio/ago 2003.

Histórico do desenvolvimento

O projeto proposto é dividido em 4 grupos e listados os principais pontos críticos e cronograma (em sequência):

1o Grupo (Responsável – RGO)

1. Levantamento de requisitos, diagramas e especificação do hardware – 04/04 até 7/06
2. Compra dos insumos – 04/04 até 7/06
3. Desenvolvimento do firmware de controle dos motores – 04/04 até 7/06
4. Análise das baterias que serão utilizadas – 04/04 até 07/04
5. Desenvolvimento das rodas – 08/04 até 17/04
6. Montagem mecânica e testes em bancada; – 10/04 até 18/04

2o Grupo (Responsáveis FLP com acompanhamento de RGO e MHL)

1. Configuração e padronização do ambiente de programação (com base na documentação da Espressif disponível no site)
   e repositório – 03/04 até 5/04
2. Familiarização e testes iniciais com a placa ESP32-S3 EYE – 05/04 até 07/04
3. Desenvolvimento do firmware de identificação das linhas do canteiros utilizando os frameworks de
   desenvolvimento IoT e AI da Espressif – 08/04 até 05/05

3o Grupo (Responsáveis – Toda a Equipe)

1. Desenvolvimento e testes do firmware de controle na mecânica – 19/04 até 5/05
2. Integração firmware de identificação das linhas e o firmware de controle – 6/05 até 15/05
3. Testes e correções – 15/05 até 17/05
4. Apresentação do Projeto – TBD

4o Grupo (Responsáveis – Toda a Equipe)

1. Análise dos problemas emfrentados e melhorias – 22/05 até 23/05
2. Aplicação das melhorias no projeto – 24/05 até 31/05
3. Teste de campo – 01/06 até 09/06
4. Documentação e divulgação 04/04 até 15/06