I nd o ne s ia n J o urna l o f   E lect rica l En g ineering   a nd   Co m pu t er   Science   Vo l.   25 ,   No .   1 J an u ar y   2 0 2 2 ,   p p .   1 52 ~ 1 58   I SS N:  2 5 0 2 - 4 7 5 2 ,   DOI : 1 0 . 1 1 5 9 1 /ijeecs.v 25 .i 1 . p p 1 52 - 1 58          152       J o ur na l ho m ep a g e h ttp : //ij ee cs.ia esco r e. co m   Ag ricultural  ha rv esting  using  in tegra ted  ro bo sy ste m       Vik ra m   R a j a ,   B ind u B ha s k a ra n ,   K o us hik   K a ra n G ee t ha   Na g a ra j ,   J a G o wt ha m   Sa mp a t hk um a r   Sh ri  Ra m   Senthilk um a r   D e p a r t me n t   o f   R o b o t i c s   a n d   A u t o mat i o n   E n g i n e e r i n g ,   P S G   C o l l e g e   o f   En g i n e e r i n g ,   C o i mb a t o r e ,   I n d i a       Art icle  I nfo     AB S T RAC T   A r ticle  his to r y:   R ec eiv ed   Ju n   3 2021   R ev is ed   Oct   25 2 0 2 1   Acc ep ted   No v   30 2 0 2 1       In   to d a y ' c o m p e ti ti v e   wo r ld ,   ro b o d e sig n a re   d e v e l o p e d   to   sim p li fy   a n d   imp ro v e   q u a li t y   wh e re v e n e c e ss a ry .   Th e   rise   in   tec h n o l o g y   a n d   m o d e rn iza ti o n   h a led   p e o p le  fr o m   th e   u n sk i ll e d   se c to r   to   sh if t o   th e   sk il led   se c to r.   T h e   a g ric u lt u ra l   se c to r' s o lu ti o n   f o h a rv e stin g   fru i ts  a n d   v e g e tab les   is  m a n u a lab o a n d   a   fe o th e a g ro   b o ts  th a a re   e x p e n si v e   a n d   h a v e   v a rio u s   li m it a ti o n w h e n   i c o m e to   h a rv e stin g .   Alt h o u g h   r o b o ts  p re se n t   m a y   a c h iev e   h a rv e stin g ,   th e   a f fo rd a b i li ty   o su c h   d e sig n m a y   n o b e   p o ss ib le  b y   sm a ll   a n d   m e d iu m - sc a le  p ro d u c e rs.  Th e   in te g ra ted   ro b o sy ste m   is  d e sig n e d   to   so lv e   th is   p r o b lem ,   a n d   wh e n   c o m p a re d   wit h   th e   e x isti n g   m a n u a m e th o d s,  t h is  se e m to   b e   th e   m o st  c o st - e ffe c ti v e ,   e fficie n t,   a n d   v iab le  so l u ti o n .   Th e   r o b o u se d e e p   lea rn in g   f o ima g e   d e tec ti o n ,   a n d   th e   o b jec is ac q u ired   u sin g   ro b o ti c   m a n ip u lato rs.  T h e   ro b o u se s a   Ca rtes ian   a n d   a rti c u late d   c o n fig u ra ti o n   to   p e rf o rm   th e   p ick i n g   a c ti o n .   In   th e   e n d ,   th e   ro b o t   is  o p e ra ted   w h e re   c a rro ts  a n d   c a n talo u p e we re   h a rv e ste d .   T h e   d a ta  o f   th e   h a r v e ste d   c ro p s a re   u se d   t o   a rriv e   a th e   c o n c lu si o n   o t h e   ro b o t' s a c c u ra c y .   K ey w o r d s :   Af f o r d a b ilit y   Ag r icu ltu r al  in d u s tr y   Har v esti n g   r o b o t   Sm all - m ed iu m   s ca le  in d u s tr y   Vis io n   s y s tem   T h is i a n   o p e n   a c c e ss   a rticle   u n d e r th e   CC B Y - SA   li c e n se .     C o r r e s p o nd ing   A uth o r :   Vik r am   R aja   Dep ar tm en t o f   R o b o tics   an d   A u to m atio n   E n g in ee r i n g PS C o lleg o f   T ec h n o lo g y   168  Av in ash i Rd ,   Peelam e d u ,   C o im b ato r e,   T am il Na d u   6 4 1 0 0 4 ,   I n d ia   E m ail:   v ik r am r aja. u r @ g m ail. co m       1.   I NT RO D UCT I O N   T h d iv er s clim ate  an d   s o il  o f   I n d ia  en s u r th o b tain ab ilit y   o f   all  d if f er en ty p es  o f   f r es h   f r u its   an d   v eg etab les.  I n d ia  r a n k s   in   th p r o d u ctio n   o f   f r u its   an d   v e g et ab les s ec o n d   b eh in d   C h in a .   Du r in g   2 0 1 5 - 2 0 1 6   th e   Natio n al  Ho r ticu ltu r d ata b ase  is s u ed   th a I n d ia  p r o d u ce d   1 6 9 . 1   m illi o n   m etr ic  to n n es  o f   v eg etab les  an d   9 0 . 2   m illi o n   m etr ic  to n n es  o f   f r u it s .   T h f r u its   wer cu ltiv ated   at  6 . 3   m illi o n   h ec tar es,  wh ile  th cu ltiv atio n   o f   f r u its   s to o d   at  1 0 . 1   m illi o n   h ec tar es.  W h en   it  co m es  to   g i n g er   a n d   o k r a,   I n d ia   is   th l ar g est  p r o d u ce r   o f   v eg etab les  an d   r an k s   s ec o n d   i n   th e   p r o d u ctio n   o f   p o tato es,  b r in jal,   c ab b ag e,   ca u lifl o wer s ,   o n io n s ,   an d   o th er   v eg etab les.  I n   f r u its ,   I n d ia  r a n k s   f ir s in   th p r o d u ctio n   o f   b an an as  ( 2 5 . 7 %),   m a n g o es  ( 4 0 . 4 %),   an d   p ap a y as  ( 4 3 . 6 %).   E x p o r h as  tr e m en d o u s   o p p o r tu n ities   wh en   it  co m es  to   th p r o d u ctio n   o f   f r u its   an d   v eg eta b les  [ 1 ] .   Du r in g   2 0 1 9 - 2 0 ,   I n d ia  ex p o r ted   f r u its   an d   v eg eta b les  wh ich   is   wo r th   R s . 9 , 1 8 2 . 8 8   cr o r es/1 , 2 7 7 . 3 8   USD   Millio n s   wh ich   co n s is ted   o f   a n d   v e g et ab les  wo r th   R s . 4 , 3 5 0 . 1 3   cr o r es/ 6 0 8 . 4 8   USD  Millio n s   an d   f r u its   wo r th   R s . 4 , 8 3 2 . 8 1   c r o r es/ 6 6 8 . 7 5   USD  Millio n s .   B an g lad esh ,   Om an ,   Qata r ,   Nep al,   Ma lay s ia,   UAE ,   Neth er lan d ,   th e   UK,   an d   Sri  L an k a,   ar th m ajo r   ar ea s   wh er I n d ian   f r u its   an d   v eg etab les  ar ex p o r ted .   T h p r o d u ctio n   r ate   o f   h o r ticu ltu r e   is   in cr ea s in g   at   an   e x p o n en tial  r ate .   T h e   in p u co s an d   lan d   u s ed   a r e   less   i n   h o r ticu ltu r e ,   an d   th is   f ac to r   is   o f   g r ea b en ef it.  T h f r u its   an d   v eg eta b les  p r o v id a   h ig h   n u tr itio n al  v al u e ,   an d   u s ag e   is   h ig h e r   am o n g   th u r b an   p o p u latio n   th a n   r u r al  p o p u latio n .   T h p r o c ess   in v o lv ed   in   h o r ticu ltu r e ,   s u ch   as h ar v esti n g ,   is   s lo w,   u n s k illed ,   ted io u s ,   an d   r ep etitiv jo b   th at  ca n   b au t o m ated .   I f   th is   p r o ce s s   is   au to m ated ,   f ar m er s   ca n   wo r k   o n   im p r o v in g   th eir   p r o d u ctio n   y ield s   wh ich   will f u r th e r   h e lp   th e n tire   s o ciety .     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n d o n esian   J   E lec  E n g   &   C o m p   Sci     I SS N:   2502 - 4 7 5 2       A g r icu ltu r a l h a r ve s tin g   u s in g   in teg r a ted   r o b o t sys tem   ( V ikra R a ja )   153   2.   RE S E ARCH   M E T H O D   2 . 1   L it er a t ure  re v iew   R o b o tics   in   ag r icu ltu r e   was  f ir s d ev elo p ed   in   th e   1 9 2 0 s .   T h f ir s s tep   to war d s   ag r icu ltu r al  r o b o tics   was  th m ec h an ical  h a r v ester s .   T h ese  u s s im p le  an d   o n er o u s   m ec h a n is m   to   g at h er   th h ar v est.  T h f ir s m ec h an ical  h a r v est  was  u s ed   t o   g ath er   to m ato es,  w h ich   wa s   p aten ted   in   1 9 6 0 .   Fu r th er   o n ,   v ar io u s   h a r v esti n g   s y s tem s   ca m in to   p lay   th at  h as  r ev o lu tio n ized   th is   wo r ld .   I n   ter m s   o f   g r o u n d - lev el  h ar v e s tin g ,   th SW   6 0 1 0   is   th f ir s au to n o m o u s   r o b o wh ich   is   av ailab le  th at  ca n   co llect  s tr awb er r ies.  T h o th er   s y s tem   is   ca lled   s o f h ar v esti n g ,   wh e r d elica te  s u c tio n   cu p s   ar u s ed   to   co llect  th f r u its   s u ch   as  p in ea p p les,  ap p les  [ 2 ] ,   [ 3 ] .   T h ese  r o b o tic  ar m s   ca n   also   b co m b in ed   h an d   to   h an d   to   p r o v i d b etter   ac cu r ac y   wh ile  g ath e r in g .   Me to Mo tio n ' s   r o b o tic  s y s tem   is   d escr ib ed   as  ' m u ltip u r p o s r o b o tic  in ten s iv s y s tem   f o r   lab o r - in ten s iv task s   in   g r ee n h o u s es  wh ich   is   to   h ar v est  to m ato es  [ 4 ] .   Vin k e n   b u ilt  is   r o b o th at   ca n   s ee   u n d er g r o u n d .   I em its   an   elec tr ic  s ig n al  wh ich   id e n tifie s   th v eg etab les  [ 5 ] .   t o m ato   h ar v esti n g   s y s tem   in   th f o r m   o f   a   m o b ile  r o b o t   is   ca p ab le  o f   h ar v esti n g   with   m an u al  n a v ig atio n   [ 6 ] .   Var i o u s   s y s tem s   ex is th at  h ar v est  s tr awb er r ies  o n   s em i - au to m atio n   b asis   an d   c h ili  p ep p er   h ar v esti n g   u s in g   th r o b o tic  ar m   [ 7 ] - [ 9 ] .   All  t h ese  s y s tem s   ar s o m e   of   th id ea s   th at  ar e   p r esen t in   th m ar k et.   T h e   s o lu t io n s   in   th m ar k et  a r ex tr av ag a n tly   ex p e n s iv an d   ca n n o b af f o r d ed   b y   s m al l - m ed iu m   s ca le  f ar m er s .   T h la b o r   ass ig n ed   to   ta k ca r o f   t h f ar m   m u s b s k illed   h ig h ly .   T h co n s u m p tio n   o f   elec tr icity   in cr ea s es  as  th e   r o b o ts   r u n   t h r o u g h   elec tr icity .   T h e   p r esen t   h ar v esti n g   r o b o r eq u ir es  m an u al  co n tr o l,  b u th at  is   n o v iab le  o p tio n   as  th task   is   to   au to m ate  th h ar v esti n g   task .   I f   an y   tech n ical  er r o r   o cc u r s ,   th en tire   h ar v esti n g   co m es  to   h alt  u n til  th s y s tem   is   f ix ed .   T h is   cr ea tes  d elay ed   h ar v est.  co m p letely   au to m ated   f ar m   is   n o t a   p r ac tical  p o s s ib ilit y   as o f   n o w.     2 . 2 .     P r o po s ed  s o lutio n   T h cu r r en s o lu tio n s   in   th m ar k et  eith er   in v o l v m o b ile  h ar v esti n g   s y s tem   o r   r o b o tic  ar m   h ar v esti n g ,   n o a   co m b i n atio n   o f   b o th .   No   m o d el  h as  b ee n   ex ec u ted   with   th co n ce p o f   C ar tesi an   an d   an   ar ticu lated   r o b o t.  T h d esig n   d ev elo p e d   aim s   to   m ak th is   s y s tem   af f o r d ab le  at  all  lev els  o f   f ar m in g ,   an d   th is   ca n   b e   o p e r ated   at   g r ea t   ea s e   [ 1 0 ] .   No   m an u al  in ter v en tio n   is   n ec ess ar y   f o r   th is   s y s tem   as  th is   h ar v esti n g   r o b o t   s ca n s   th e n tire   a r ea   a n d   y ield s   th o u tp u t.  T h ac cu r ac y   o f   th y ield   is   o f   t h s tan d ar d   lev el.   T h e   p r o d u cts  th at  ca n   b h ar v ested   b y   th is   r o b o d esig n   in clu d es  ca n talo u p e,   ca r r o t,  r ad is h ,   s af f r o n ,   p in ea p p le,   ch ili  p ap r i k a ,   a n d   all   u n d er g r o u n d   v e g etab le.   T h f ir s s tep ,   as  s h o wn   in   Fig u r 1 ,   in v o l v es  th u s er   s tar tin g   th p r o ce s s   th r o u g h   th e   d is p la y   u n it.   As  s o o n   as  th co m m a n d   is   g iv e n ,   it   s en d s   th i n s tr u ctio n   to   th cl o u d   s er v er ,   wh ich   co m m u n icate s   to   th r o b o t   s tatio n   to   b e g in   th p r o ce s s   [ 1 1 ] .   T h r o b o ts   th e n ,   f r o m   th e   d o c k e d   s tatio n ,   tr av els  to   th i n itial  p o in in   th f ar m   to   s tar t h h ar v esti n g .   On ce   th e   h ar v esti n g   is   co m p leted ,   t h e   co llected   h ar v est  is   th en   d eliv er ed   to   th p ac k in g   s tatio n   b y   th r o b o t.  T h e n   th r o b o tr a v els  to   th ch ar g i n g   p o in n ea r   th r o b o s tatio n   an d   g o es  to   th e   in itial  p o s itio n ,   an d   awa its   f u r th er   in s tr u ctio n .   d etailed   o u tlin o f   th s y s tem   is   s h o wn   in   Fig u r 2 .             Fig u r 1 .   Pro ce s s   o f   th s y s tem       2. 3 .     Vis io n s y s t em   T h v is io n   s y s tem   s o f twar f o r   th d etec tio n   o f   th f r u its   an d   v eg etab le s   f o r   h ar v esti n g   u s es  th YOL O - V3   ( y o u   o n ly   lo o k   o n ce )   o b ject  d etec tio n   tech n iq u e   to   i d en tify   an d   ac q u ir e   th l o ca tio n   o f   th e   f r u its .   YOL O - V3   u s es  Dar k n et - 5 3   f ea tu r e   ex tr ac to r   wh ich   h as  5 3   co n v o lu tio n al  n e u r al  n etwo r k   lay er s   a n d   s k ip s   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 5 0 2 - 4 7 5 2   I n d o n esian   J   E lec  E n g   &   C o m p   Sci ,   Vo l.  25 ,   No .   1 J an u ar y   20 22 1 52 - 1 58   154   co n n ec tio n s   in s p ir e d   b y   R esNet   [ 1 2 ] .   I t a ls o   h as a   f ea tu r e   p y r am id   n etwo r k   th at  allo ws th YOL O - V3   to   lear n   an d   d etec o b jects  o f   d if f er e n s izes.  T h o u tp u t   o f   th f ea tu r p y r am id   n etwo r k   is   k n o wn   as  g r id ,   an d   it  h as  th r ee   s ca les  o f   g r id s .   I n   ea ch   o f   th ese  g r id s ,   th r ee   an ch o r   b o x es  with   th s am ce n tr o id   o f   d if f e r en s izes  ar p l a c e d   o n   t h e m .   T h es a n c h o r   b o x e s   p r e d i c t   t h e   cl a s s   i d   a n d   th e   l o c a t i o n   o f   t h e   o b j e ct .   T h u s ,   t h e   b o u n d i n g   b o x e s   a r e   a p p l i e d   t o   t h e   i m a g e   [ 1 3 ] .   T h e   Y O L O - V 3   o b j e ct   d e t e c ti o n   w a s   c h o s e n   a m o n g   m a n y   t e ch n i q u e s   f r o m   F i g u r e   3 ,   w h i c h   i s   p l o t t e d   b e t w ee n   c o m m o n   o b j e c t s   i n   c o n t e x t   ( C OC O )   a v e r a g e   p r e c i s i o n   a n d   i n f e r e n c e   t i m e .   I t   i s   c le a r   t h a t   t h Y O L O - V 3   h as   t h a v e r a g e   p r e c is i o n   a n d   s p e e d   w h e n   c o m p a r e d   wi t h   o t h e r   m e t h o d s   [ 1 4 ] .   T h   m ain   ad v an tag o f   u s in g   co n v o lu tio n   n eu r al  n etwo r k   is   th at  it  ca n   ev en   d etec cr o p   i f   it  is   co v er ed   with   leav es   [ 1 5 ] ,   [ 1 6 ]   T h YOL O - V3   n e two r k   was  tr ain ed   u s in g   Go o g le  C o lab   [ 1 7 ] ,   as  it  h as  p o wer f u g r ap h ics  p r o ce s s in g   u n it  a n d   m o r co m p u te  u n if ied   d e v ice  ar ch itec tu r ( C UDA )   co r es   to   r ed u ce   th o v er all  tr ai n in g   tim e   [ 1 8 ] .   I to o k   ar o u n d   5   to   6   h o u r s   f o r   2 , 0 0 0   iter atio n s   u s in g   1 , 0 0 0   im a g es  o f   th e   r eq u ir ed   cr o p ,   wh ich   is   to   b d etec ted   1 9 ] ,   [ 2 0 ] .   T h iter atio n s   wer p e r f o r m ed   f o r   ca r r o ts   an d   ca n talo u p e.   T h ca m er is   5 - m e g ap ix el   an d   is   eq u ip p ed   with   in f r ar ed   l ig h ts .   T h is   is   u s ef u l f o r   th e   o p er atio n   o f   t h r o b o t e v e n   d u r in g   n ig h t tim wh ic h   lead s   to   g r ea ter   ef f icien cy   in   t h o u tp u t.  T h g r a p h   p lo tted   b etwe en   lo s s   an d   th e   n o   o f   ite r atio n s Af ter   2 , 0 0 0   iter atio n s,   th lo s s   ca m d o wn   alm o s t n ea r   to   ze r o .   T h b asic   p r in cip le  is   th at  m o r lo s s   lead s   to   less   d etec tio n   an d   less   lo s s   lead s   to   an   ac cu r ate  d etec tio n .             Fig u r 2 .   Ou tlin o f   th e   s y s tem     Fig u r 3 .   Per f o r m an c co m p ar is o n   g r ap h       2. 4 .     Ca r t esia n a x is   m o v em e nt   Af ter   lo ca tin g   th e   cr o p ,   t h o p en   s o u r ce   co m p u ter   v is io n   lib r ar y   ( Op e n C V )   s o f twar e   s en d s   th C ar tesi an   co o r d in ates  to   th u n iv er s al  G   C ode   s en d er   s o f twar e .   N ow ,   t h is   s o f twar co n v e r ts   th ese  co o r d in ates  in to   G   C o d es.  T h en   it  i s   s en t o   th AT m eg m icr o co n tr o ller   th r o u g h   s er ial  d ata  tr an s f er .   T h m icr o co n tr o ller   ac q u ir es  th ese  G   C o d es   an d   c o n v er ts   th em   to   p u ls es  f o r   d r i v in g   th s tep p er   m o to r   an d   to   move   th C ar tesi an   r o b o to   th e   s p ec if ied   lo ca ti o n .   Af ter   th is   p r o ce s s ,   th ar ticu lated   r o b o tic  ar m   wh ich   is   attac h ed   to   th C ar tesi an   r o b o t h ar v est s   th cr o p .     2. 5 .     Na v ig a t io n   T h lo ca liza tio n   o f   th r o b o is   d o n th r o u g h   g lo b al  p o s itio n in g   s y s tem   ( GP S )   an d   n av ig atio n   th r o u g h   way p o in ts .   As  it  is   a n   o u td o o r   ap p licatio n ,   lig h t   d et ec tio n   an d   r a n g in g   ( L i DAR )   wo n ' b s u itab le  f o r   th is   r o b o t   [ 2 1 ] .   I n   th is   ca s e,   th QGr o u n d C o n tr o s o f twar is   f o r   cr ea tin g   way p o in ts   an d   n av ig atin g   th e   au to m ated   g u id e d   v eh icle.   T h co n ce p o f   p r ec is io n   f ar m in g   is   u s ed   to   im p r o v ac cu r ac y   [ 2 2 ] ,   [ 2 3 ] .   First,  th e   b o u n d ar ies  o f   th f ar m   ar m ar k ed   th r o u g h   th QGr o u n d C o n tr o s o f twar e ,   an d   th en   th way p o in t s   ar e   g en er ated   f o r   p at h   p lan n i n g ,   as  s h o wn   in   Fig u r 4   [ 2 4 ] ,   [ 2 5 ] .   On ce   th p ath   is   p lan n e d ,   th en tire   ar ea   is   co v er ed   b y   th r o b o t o   o b tain   all  th g r o wn   h ar v est.  T h s o f twar en s u r es  th at  o n ly   f u l ly   g r o w n   f r u its   an d   v eg etab le s   ar h ar v ested .       2 . 6 .     M o du les   T h d esig n   o f   t h h ar v esti n g   b o t   m ai n ly   i n v o lv es   f o u r   m o d u les:   1 )   Au t o m ated   g u i d ed   v e h icle  ( AGV) ,   2 )   C ar tesi an   ax is ,   3 )   Ar ticu lated   ax is ,   an d   4 )   Sen s o r s   an d   n av ig atio n .   T h e   co m p u ter - aid ed   d esig n   o f   th h ar v esti n g   r o b o t is sh o wn   in   Fig u r 5 .     T h AGV  co n s is ts   o f   f o u r   1 5 0   m m   r u b b er   g r ip p ed   ca s to r   wh ee ls   f o r   b etter   f r ictio n   an d   t r ac tio n   to   th g r o u n d .   T h AGV  l in ea r   m o v em en ts   ar ac t u ated   b y   t wo   3 0 0   m m   wh ee ls   with   th 24 - v o ltag b r u s h less   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n d o n esian   J   E lec  E n g   &   C o m p   Sci     I SS N:   2502 - 4 7 5 2       A g r icu ltu r a l h a r ve s tin g   u s in g   in teg r a ted   r o b o t sys tem   ( V ikra R a ja )   155   d ir ec cu r r en h u b   m o to r ,   an d   th s h af o f   t h wh ee ls   is   s u p p o r ted   th r o u g h   b all  b ea r in g s .   T wo   l ith iu m - io n   b atter ies ,   wh ich   h av 2 4 - v o l tag a n d   cu r r e n t c ap ac ity   o f   1 0   Ah ,   ar co n n ec ted   in   p a r allel  s o   th at  th ey   ca n   b u s ed   as  th m ain   p o wer   s u p p l y .   T h b ase  f r am is   cr a f ted   t h r o u g h   wo o d   as  th r o b o is   p r o to ty p an d   th e   wo o d en   p lan k s   ar ea s ily   af f o r d ab le   [ 2 6 ] .           Fig u r 4 .   Path   p lan n in g       T h C ar tesi an   ax is   co n s i s ts   o f   4   a lu m in iu m   V - Slo ch an n e ls   o f   s ize  4 0   m m   len g th ,   2 0   m m   wid th ,   an d   1 1 0 0   m m   h eig h ar u s e d   as  g u id ewa y s   f o r   th V - W h ee ls   [ 2 7 ] .   T h V - W h ee ls   ar attac h ed   to   th 3 D   p r in ted   c o m p o n en ts ,   w h ich   a ct  as  an   e n d   s u p p o r ca r r ier   f o r   th e   V - Slo ch a n n els.  T h C ar tesi an   ax is   also   in clu d es  th r ee   le ad   s cr ews  f o r   ea ch   X,   Y,   a n d   Z - a x is ,   wh ic h   ac as  lin ea r   ac tu ato r s   an d   a r co u p le d   with   th e   N em a   1 7   s tep p er   m o to r   u s in g   f lex ib le  co u p ler .   T h f le x ib le  co u p le  g iv es  an   ad v an t ag as  v ib r atio n   d am p er .   T h e n d s   o f   th lead   s cr ews  ar s u p p o r ted   th r o u g h   8 m m   b o r d i am eter   b all  b e ar in g s .   Ho wev er ,   as   th Z - a x is   ca r r ier   u s es  lin ea r   r o d s ,   n e g lectin g   th n ee d   f o r   V - Slo ch an n els  s o   th at  lin ea r   b ea r in g s   ar e   u s ed   he r to   s u p p o r th e   lin ea r   r o d s .   T h A r ticu lated   r o b o t   is   3 D   p r in ted   s ix   s er v o   m o to r s   co n tr o lled   r o b o tic   ar m   th at  u s es  Ad af r u it  s er v o   m o to r   d r iv er s   f o r   co n tr o llin g   t h s er v o   m o to r s   s im u ltan eo u s ly .   T h f ilam en u s ed   in   3 D   p r i n t i n g   i s   p o l y l a c ti c   a c i d   p l a s ti c   ( P L A )   [ 2 8 ] .   T h e   r o b o t i c   a r m   i s   d es i g n e d   t h r o u g h   S o l i d   w o r k s   3 D   m o d e l i n g   s o f t w a r e ,   a n d   I n v e r s e   k i n e m a ti c s   is   d o n e   t h r o u g h   D e n a v i t   a n d   H a r t e n b e r g   p a r a m e t e r s   [ 2 9 ] ,   [ 3 0 ] .   T h e   g r i p p e r   d e s i g n e d   i s   b y   c o n s i d e r i n g   t h e   o b j e c t   s i ze   a n d   b y   t e s t i n g   i n   v ar i o u s   s i m u la t i o n   p l a t f o r m s   [ 3 1 ] - [ 3 3 ] .   Mo to r   s izin g   is   th cr u cial  p ar wh ile  d esig n in g   th e   r o b o tic  ar m   as  it  d eter m in es  th to r q u r e q u ir em e n ts ,   an d   it  is   d o n e   th r o u g h   o r ien tal  m o to r   s o f twar e.   Ultr aso n ic  s en s o r s   o f   3   n u m b er s   ar e   u s ed   h er t o   a v o id   an y   o b s tacle s   wh ile  t h au to m ated   g u id ed   v e h icle  is   in   m o tio n .   s ter eo s co p ic  im ag s en s o r   i s   u s ed   h er as  an   in p u to   th i m a g e   d etec tio n   an d   class if icatio n   s o f twar an d   also   t o   f in d   th d e p th   o f   th im ag s o   th at  th e   r o b o tic  ar m   ca n   r ea c h   th ex ac t   h eig h t   o f   th e   cr o p   an d   ac q u ir it.   Fo r   o u td o o r   ap p li ca tio n s ,   as  th e   r o b o is   n o t b o u n d ed   b y   an y   walls,   th GPS  way p o in n av ig atio n   is   u s ed .   T h GPS  way p o in ts   n av ig atio n s   r eq u i r in p u t s   s u ch   as  latitu d e,   lo n g itu d e,   an d   th d ir ec tio n   o f   th r o b o t   s o   th at  th g lo b al  p o s itio n in g   s y s tem   an d   co m p ass   m o d u les  ar e   u s e d   h er to   lo ca lize  th r o b o t.  A ll  th ese  m o d u les  ar co m b in ed   in   o r d er   to   g i v th en d   r esu lt  o f   th f in al  h ar v esti n g   r o b o t,  as sh o w n   in   Fig u r 6 ,   wh ic h   is   th wo r k i n g   m o d el  o f   th co n ce p t.             Fig u r 5 .   Har v esti n g   r o b o t     Fig u r 6 .   Fin al  h a r v esti n g   r o b o t   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 5 0 2 - 4 7 5 2   I n d o n esian   J   E lec  E n g   &   C o m p   Sci ,   Vo l.  25 ,   No .   1 J an u ar y   20 22 1 52 - 1 58   156   3.   RE SU L T A ND  D IS CU SS I O   T h h ar v esti n g   r o b o was  test ed   in   ca r r o an d   ca n talo u p e   f a r m in g   f ield s   an d   g av e   u s   th f o llo win g   o u tp u ts ,   as sh o wn   in   T ab le  1 .   T h v is io n   s y s tem   was p er f o r m ed   u s in g   th e   YOL OV3   alg o r ith m . T h r o b o t w as  ab l to   d etec t 2 3 2   o u o f   3 0 0   c ar r o ts   w ith   an   av er ag e   ac cu r ac y   o f   9 3 in   4   s ec o n d s .   Simila r ly ,   2 4 5   o u o f   3 0 0   ca n talo u p es  wer d etec ted ,   l ea d in g   to   an   av e r ag ac cu r a cy   o f   9 5 in   2   s ec o n d s .   I t   was  also   ab le  t o   d if f er en tiate  b etwe en   th e   f u lly   g r o w n   cr o p s   an d   th e   g r o win g   o n es  b y   f ee d in g   th e   n eu r al  n e two r k   d ataset  wit h   m o r im ag es       T ab le  1 .   T h o u t p u t o f   ac cu r ac y   an d   t h tim is   tak en   f o r   ea c h   cr o p   N o .   Ty p e   o f   c r o p   N o .   o f   c r o p d e t e c t e d   A v e r a g e   a c c u r a c y   ( %)   Ti me   t a k e n   t o   c o m p l e t e   t h e   d e t e c t i o n   ( sec o n d s)   1   C a r r o t   2 3 2   o u t   o f   3 0 0   93   4   2   C a n t a l o u p e   2 4 5   o u t   o f   3 0 0   95   2       As  th YOL OV3   alg o r ith m   a ls o   en ab les  u s   to   d etec m u lt ip le  class es ,   it  ca n   b u s ed   in   m u ltip le   f ield s   wh ich   co n tain   d if f er e n cr o p s .   T h p r o p o s ed   r o b o ti m an ip u lato r   was  ab le  to   ac q u ir th cr o p   in   ap p r o x im ately   1 8   s ec o n d s .   I is   to o   h ig h   wh en   c o m p ar e d   to   th tim tak en   b y   m an u al  p r o ce s s ,   b u s till ,   as  h u m an s   g r o tire s o m e ,   t h is   r esu lt  ca n   b ac ce p tab le  d u e   to   th d e v iatio n s   in   th e   r o b o n av ig atio n   p ath s   ca u s ed   b y   th f a r m in g   f ield ' s   o b s tacle s   s u ch   as  d ir an d   s to n es.  T h way p o i n n av ig atio n   b y   u s in g   g lo b al   p o s itio n   s y s tem   g av an   ac cu r ac y   o f   a r o u n d   8 7 %.       4.   CO NCLU SI O N   An   in teg r ate d   r o b o t   s y s tem   w as  d esig n ed ,   an d   th e   s y s tem   was  test ed   ag ain s s ev er al  p r o d u cts  u s in g   s o f twar in   o r d er   to   ch ec k   its   v alid ity .   p r o to t y p o f   th d esig n ed   s y s tem   was  im p lem e n ted   an d   v er if ied   in   th f o r m   o f   h ar d war e.   I n   th is   d ev elo p m e n t,  au to m at ic  cr o p   h ar v esti n g   was  p er f o r m ed   th r o u g h   th m eth o d   o f   p o s itio n   d etec tio n   an d   h ar v est in g   u s in g   a   r o b o tic  m a n ip u lat o r   with   h a r v esti n g   h an d   th a d o es  n o d am ag e   th cr o p .   T h ac c u r ac y   o f   th d etec tio n   o f   cr o p s   s u ch   as  ca r r o ts   an d   ca n talo u p was  f o u n d ,   an d   th e   tim tak en   f o r   t h d etec tio n   o f   cr o p s   was  v er if ied .   T h is   r o b o m ay   n o t   r ep lace   a   h u m an   b u t   ca n   wo r k   co llab o r ativ ely   as  its   p er f o r m an ce   d o esn ' ex ce e d   th lev els  o f   h u m an .   T h is   co llab o r ativ r o b o ca n   b u s e d   in   s m all - m ed iu m   s ca le  f ar m s ,   wh ich   d o   n o i n v o lv c o m p lete   au to m atio n ,   y et  th e   p r o d u ctio n   r ate   in cr e ases .   I n   th e   d is tan t   f u tu r e ,   as  u n s k illed   lab o r   g ets  er ad icate d ,   t h is   h ar v esti n g   b o will  p lay   c r u cial  r o le  in   f ix in g   th at  p r o b lem .   T h cu r r en a g r icu ltu r al   in d u s tr y   is   g o i n g   t h r o u g h   h ar d s h ip ,   an d   th is   p r o d u ct   is   s et  to   m a k b r ea k th r o u g h   wh en   it r ea ch es th m a r k et  as  it is   af f o r d ab le  a n d   s im p le  to   u s e ,   wh ich   th f ar m e r s   ex p ec t.       ACK NO WL E DG E M E NT S     T h au th o r   wo u ld   lik t o   th a n k   th De p ar tm en o f   R o b o tics   an d   A u to m atio n   o f   PS C o lleg o f   T ec h n o lo g y   f o r   s u p p o r tin g   th i s   p r o ject.         RE F E R E NC E S     [1 ]   A .   V .   V .   K o u n d i n y a   a n d   P .   P .   K u m a r ,   I n d i a n   v e g e t a b l e   s e e d i n d u st r y :   s t a t u a n d   c h a l l e n g e s,   I n t e r n a t i o n a l   J o u r n a l   o f   p l a n t ,   a n i m a l   a n d   e n v i r o n m e n t a l   sc i e n c e s ,   v o l . 4 ,   n o . 4 ,   p p .   6 2 - 6 9 ,   2 0 1 4 .     [2 ]   N .   P .   T.   A n h ,   S .   H o a n g ,   D .   V a n   Ta i ,   a n d   B .   L.   C .   Q u o c ,   " D e v e l o p i n g   R o b o t i c   S y st e m   f o r   H a r v e st i n g   P i n e a p p l e s,"   2 0 2 0   I n t e r n a t i o n a l   C o n f e r e n c e   o n   Ad v a n c e d   Me c h a t r o n i c   S y s t e m ( I C AM e c h S ) ,   p p .   39 - 4 4 ,   2 0 2 0 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / I C A M e c h S 4 9 9 8 2 . 2 0 2 0 . 9 3 1 0 0 7 9 .     [3 ]   W.   Ji a ,   Y.   Zh a n g ,   J.   L i a n Y.   Zh e n g ,   D .   Z h a o a n d   C.   Li ,   A p p l e   h a r v e s t i n g   r o b o t   u n d e r   i n f o r ma t i o n   t e c h n o l o g y :   A   r e v i e w ,   I n t e r n a t i o n a l   J o u r n a l   o f   A d v a n c e d   Ro b o t i c   S y s t e m s,   v o l .   1 7 ,   n o .   3 ,   2 0 2 0 ,   d o i 1 0 . 1 1 7 7 / 1 7 2 9 8 8 1 4 2 0 9 2 5 3 1 0 .     [4 ]   R R .   S h a ms h i r i ,   C .   W e l t z i e n ,   I .   A .   H a mee d ,   a n d   I .   J .   Yu le ,   R e sea r c h   a n d   d e v e l o p me n t   i n   a g r i c u l t u r a l   r o b o t i c s :   A   p e r s p e c t i v e   o f   d i g i t a l   f a r m i n g ,   I n t e r n a t i o n a l   J o u r n a l   o f   A g r i c u l t u r a l   a n d   B i o l o g i c a l   E n g i n e e r i n g ,   v o l .   1 1 ,   n o .   4 ,   p p .   1 - 1 1 ,   2 0 1 8 ,   d o i 1 0 . 2 5 1 6 5 / j . i j a b e . 2 0 1 8 1 1 0 4 . 4 2 7 8 .     [5 ]   G .   K o o t s t r a ,   X .   W a n g ,   P .   M .   B l o k ,   J .   H e mm i n g ,   a n d   E .   V.   H e n t e n ,   S e l e c t i v e   H a r v e s t i n g   R o b o t i c s:   C u r r e n t   R e s e a r c h ,   Tr e n d s,  a n d   F u t u r e   D i r e c t i o n s ,”   C u rr  Ro b o t   Re p v o l .   2 p p .   95 - 1 0 4 ,   2 0 2 1 ,   d o i 1 0 . 1 0 0 7 / s4 3 1 5 4 - 020 - 0 0 0 3 4 - 1.     [6 ]   A.   S e m b i r i n g ,   A .   B u d i ma n ,   a n d   Y .   D .   L e st a r i ,   D e si g n   a n d   C o n t r o l   o f   A g r i c u l t u r a l   R o b o t   f o r   T o ma t o   P l a n t Tr e a t m e n t   a n d   H a r v e s t i n g ,   J o u r n a l   o f   P h y s i c s:   C o n f e re n c e   S e ri e s,   v o l .   9 3 0 ,   0 1 2 0 1 9 ,   2 0 1 7 ,   d o i 1 0 . 1 0 8 8 / 1 7 4 2 - 6 5 9 6 / 9 3 0 / 1 / 0 1 2 0 1 9 .     [7 ]   A.   D .   P r e t e r ,   J.   A n t h o n i s ,   a n d   J.   d e   B a e r d e ma e k e r ,   D e v e l o p m e n t   o f   a   R o b o t   f o r   H a r v e s t i n g   S t r a w b e r r i e s,”   I F A C - Pa p e rsO n L i n e ,   v o l .   5 1 ,   n o .   17 ,   p p .   1 4 - 1 9 ,   2 0 1 8 ,   d o i 1 0 . 1 0 1 6 / j . i f a c o l . 2 0 1 8 . 0 8 . 0 5 4 .     [8 ]   D.   K l a o u d a t o s,  V.   M o u l i a n i t i s ,   a n d   N A sp r a g a t h o s ,   D e v e l o p m e n t   o f   a n   E x p e r i m e n t a l   S t r a w b e r r y   H a r v e st i n g   R o b o t i c   S y s t e m ,   Pro c e e d i n g o f   t h e   1 6 t h   I n t e r n a t i o n a l   C o n f e re n c e   o n   I n f o rm a t i c s   i n   C o n t ro l ,   A u t o m a t i o n   a n d   Ro b o t i c s ,   2 0 1 9 ,   d oi 1 0 . 5 2 2 0 / 0 0 0 7 9 3 4 0 0 4 3 7 0 4 4 5 .     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n d o n esian   J   E lec  E n g   &   C o m p   Sci     I SS N:   2502 - 4 7 5 2       A g r icu ltu r a l h a r ve s tin g   u s in g   in teg r a ted   r o b o t sys tem   ( V ikra R a ja )   157   [9 ]   M.   U.   M a so o d   a n d   M .   A H a g h s h e n a s - Jary a n i ,   S t u d y   o n   t h e   F e a s i b i l i t y   o f   R o b o t i c   H a r v e st i n g   o f   C h i l e   P e p p e r ,   Ro b o t i c s   2 0 2 1 v o l .   1 0 ,   p p .   9 4 ,   d o i 1 0 . 3 3 9 0 / r o b o t i c s 1 0 0 3 0 0 9 4 .     [1 0 ]   L.   F .   P .   O l i v e i r a ,   A .   P .   M o r e i r a ,   a n d   M .   F .   S i l v a ,   A d v a n c e s   i n   A g r i c u l t u r e   R o b o t i c s :   A   S t a t e - of - t h e - A r t   R e v i e w   a n d   C h a l l e n g e A h e a d ,   R o b o t i c s ,   v o l .   1 0 ,   n o .   2 ,   p .   5 2 ,   2 0 2 1 ,   d o i 1 0 . 3 3 9 0 / r o b o t i c s1 0 0 2 0 0 5 2 .     [1 1 ]   Y S a h u ,   R .   K .   P a t e r i y a ,   a n d   R .   K .   G u p t a ,   C l o u d   ser v e r   o p t i m i z a t i o n   w i t h   l o a d   b a l a n c i n g   a n d   g r e e n   c o m p u t i n g   t e c h n i q u e u s i n g   d y n a mi c   c o m p a r e   a n d   b a l a n c e   a l g o r i t h m,   2 0 1 3   5 t h   I n t e r n a t i o n a l   C o n f e r e n c e   a n d   C o m p u t a t i o n a l   I n t e l l i g e n c e   a n d   C o m m u n i c a t i o n   N e t w o rk s.  I E EE,   2 0 1 3 d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / C I C N . 2 0 1 3 . 1 1 4 .   [1 2 ]   L.   Zh a o   a n d   S .   Li ,   O b j e c t   D e t e c t i o n   A l g o r i t h B a s e d   o n   I mp r o v e d   Y O LO v 3 ,   E l e c t r o n i c s ,   v o l .   9 ,   n o .   3 ,   p 5 3 7 ,   2 0 2 0 ,   d o i 1 0 . 3 3 9 0 / e l e c t r o n i c s 9 0 3 0 5 3 7 .     [1 3 ]   X.   W a n g ,   J.   Li u ,   a n d   X .   Z h u ,   Ea r l y   r e a l - t i m e   d e t e c t i o n   a l g o r i t h m o f   t o ma t o   d i s e a ses   a n d   p e st s   i n   t h e   n a t u r a l   e n v i r o n me n t ,   Pl a n t   Me t h o d s ,   v o l .   1 7 ,   n o .   1 ,   2 0 2 1 ,   d o i 1 0 . 1 1 8 6 / s 1 3 0 0 7 - 0 2 1 - 0 0 7 4 5 - 2.     [1 4 ]   M.   O.   La w a l ,   T o ma t o   d e t e c t i o n   b a s e d   o n   m o d i f i e d   Y O LO v 3   f r a mew o r k ,   S c i   Re p   v o l .   1 1 ,   p p .   14 4 7 ,   2 0 2 1 ,   d o i 1 0 . 1 0 3 8 / s 4 1 5 9 8 - 0 2 1 - 8 1 2 1 6 - 5.     [1 5 ]   R.   Y a m a sh i t a ,   M .   N i sh i o ,   R .   K.   G.   Do ,   a n d   K .   T o g a s h i ,   C o n v o l u t i o n a l   n e u r a l   n e t w o r k s :   a n   o v e r v i e w   a n d   a p p l i c a t i o n   i n   r a d i o l o g y ,   I n s i g h t s   I m a g i n g ,   v o l .   9 ,   p p .   6 1 1 - 6 2 9 ,   2 0 1 8 ,   d o i 1 0 . 1 0 0 7 / s1 3 2 4 4 - 0 1 8 - 0 6 3 9 - 9.     [1 6 ]   L.   A l z u b a i d i   e t   a l . ,   R e v i e w   o f   d e e p   l e a r n i n g :   c o n c e p t s ,   C N N   a r c h i t e c t u r e s,   c h a l l e n g e s ,   a p p l i c a t i o n s,   f u t u r e   d i r e c t i o n s,   J .   B i g   D a t a ,   v o l .   8 ,   p p .   5 3 ,   2 0 2 1 ,   d o i 1 0 . 1 1 8 6 / s 4 0 5 3 7 - 0 2 1 - 0 0 4 4 4 - 8.     [1 7 ]   F .   R .   V .   A l v e s   a n d   R .   P .   M .   V i e i r a ,   T h e   N e w t o n   F r a c t a l L e o n a r d o   S e q u e n c e   S t u d y   w i t h   t h e   G o o g l e   C o l a b ,   I n t e r n a t i o n a l   El e c t r o n i c   J o u r n a l   o f   Ma t h e m a t i c s E d u c a t i o n ,   v o .   1 5 ,   n o .   2 ,   2 0 1 9 d o i :   1 0 . 2 9 3 3 3 / i e j me / 6 4 4 0 .     [1 8 ]   S .   S r i v a s t a v a ,   A .   V .   D i v e k a r ,   C .   A n i l k u m a r ,   I .   N a i k ,   V .   K u l k a r n i ,   a n d   V .   P a t t a b i r a m a n ,   C o mp a r a t i v e   a n a l y s i o f   d e e p   l e a r n i n g   i ma g e   d e t e c t i o n   a l g o r i t h ms ,   J   B i g   D a t a ,   v o l .   8 ,   p p .   6 6 ,   2 0 2 1 ,   d o i 1 0 . 1 1 8 6 / s4 0 5 3 7 - 021 - 0 0 4 3 4 - w.     [1 9 ]   A.   K u z n e t s o v a ,   T.   M a l e v a ,   a n d   V .   S o l o v i e v ,   U si n g   Y O LO v 3   A l g o r i t h m   w i t h   P r e -   a n d   P o st - Pr o c e ss i n g   f o r   A p p l e   D e t e c t i o n   i n   F r u i t - H a r v e s t i n g   R o b o t , ”  A g r o n o m y ,   v o l .   1 0 ,   n o .   7 ,   p .   1 0 1 6 ,   2 0 2 1 ,   d o i 1 0 . 3 3 9 0 / a g r o n o m y 1 0 0 7 1 0 1 6 .     [2 0 ]   K.   O so r i o ,   A .   P u e r t o ,   C .   P e d r a z a ,   D .   Jama i c a ,   a n d   L.   R o d r í g u e z ,   A   D e e p   L e a r n i n g   A p p r o a c h   f o r   W e e d   D e t e c t i o n   i n   Le t t u c e   C r o p s Us i n g   M u l t i s p e c t r a l   I mag e s ,   A g ri E n g i n e e ri n g ,   v o l .   2 ,   n o .   3 ,   p p .   4 7 1 - 4 8 8 ,   2 0 2 0 ,   d o i 1 0 . 3 3 9 0 / a g r i e n g i n e e r i n g 2 0 3 0 0 3 2 .     [2 1 ]   G.   Ta y l o r ,   J.   Li ,   D .   K i d n e r ,   C .   B r u n sd o n ,   a n d   M .   W a r e ,   M o d e l l i n g   a n d   p r e d i c t i o n   o f   G P S   a v a i l a b i l i t y   w i t h   d i g i t a l   p h o t o g r a mm e t r y   a n d   Li D A R ,   I n t e rn a t i o n a l   J o u r n a l   o f   G e o g ra p h i c a l   I n f o rm a t i o n   S c i e n c e ,   v o l .   2 1 ,   n o .   1 ,   p p .   1 - 2 0 ,   2 0 0 7 d o i :   1 0 . 1 0 8 0 / 1 3 6 5 8 8 1 0 6 0 0 8 1 6 5 4 0 .     [2 2 ]   I.   Ü N a l   a n d   M.   To p a k c i ,   D e s i g n   o f   a   R e m o t e - c o n t r o l l e d   a n d   G P S - g u i d e d   A u t o n o m o u R o b o t   f o r   P r e c i si o n   F a r mi n g ,   I n t e r n a t i o n a l   J o u r n a l   o f   A d v a n c e d   Ro b o t i c   S y s t e m s v o l .   1 2 ,   n o .   1 2 ,   2 0 1 7 ,   d o i 1 0 . 5 7 7 2 / 6 2 0 5 9 .     [2 3 ]   I.   A mu n d so n ,   J.   S a l l a i ,   X .   K o u t so u k o s ,   a n d   A .   Le d e c z i ,   M o b i l e   S e n s o r   W a y p o i n t   N a v i g a t i o n   v i a   R F - B a s e d   A n g l e   o f   A r r i v a l   Lo c a l i z a t i o n ,   I n t e r n a t i o n a l   J o u r n a l   o f   D i s t ri b u t e d   S e n s o N e t w o rks ,   v o l .   8 ,   n o .   7 ,   2 0 1 7 ,   d o i 1 0 . 1 1 5 5 / 2 0 1 2 / 8 4 2 1 0 7 .     [2 4 ]   K.   H o u ,   H .   S u n ,   Q .   J i a ,   a n d   Y.   Z h a n g ,   A n   A u t o n o m o u P o s i t i o n i n g   a n d   N a v i g a t i o n   S y st e f o r   S p h e r i c a l   M o b i l e   R o b o t ,   Pro c e d i a   E n g i n e e ri n g ,   v o l .   2 9 ,   p p .   2 5 5 6 - 2 5 6 1 ,   2 0 1 2 ,   d o i 1 0 . 1 0 1 6 / j . p r o e n g . 2 0 1 2 . 0 1 . 3 5 0 .     [2 5 ]   S .   P a n z i e r i ,   F .   P a s c u c c i ,   a n d   G .   U l i v i ,   A n   o u t d o o r   n a v i g a t i o n   sy s t e u si n g   G P S   a n d   i n e r t i a l   p l a t f o r m,”   I E EE / AS ME   T ra n s a c t i o n o n   M e c h a t r o n i c s ,   v o l .   7 ,   n o .   2 ,   p p .   1 3 4 - 1 4 2 ,   J u n e   2 0 0 2 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / T M E C H . 2 0 0 2 . 1 0 1 1 2 5 0 .     [2 6 ]   M.   D o y l e   a n d   J.   N e w ma n ,   A n a l y si s o f   c a p a c i t y r a t e   d a t a   f o r   l i t h i u m b a t t e r i e u si n g   s i m p l i f i e d   m o d e l o f   t h e   d i sch a r g e   p r o c e s s,”   J o u rn a l   o f   Ap p l i e d   El e c t r o c h e m i st ry ,   v o l .   2 7 ,   n o .   7 ,   p p .   846 - 8 5 6 ,   1 9 9 7 .     [2 7 ]   P.   S S a n c h e z   a n d   F .   R C o r t e s ,   C a r t e si a n   C o n t r o l   f o r   R o b o t   M a n i p u l a t o r s ,   Ro b o t   M a n i p u l a t o r T re n d a n d   D e v e l o p m e n t v o l .   2 0 ,   n o .   5 ,   pp 2 8 9 - 2 9 4 2 0 1 0 ,   d o i 1 0 . 5 7 7 2 / 9 1 8 6 .     [2 8 ]   H.   H a n a f u s a ,   T .   Y o s h i k a w a ,   a n d   Y.   N a k a mu r a ,   A n a l y s i a n d   C o n t r o l   o f   A r t i c u l a t e d   R o b o t   A r ms  w i t h   R e d u n d a n c y , ”  I FA C   Pro c e e d i n g s ,   v o l .   1 4 ,   n o .   2 ,   p p .   1 9 2 7 - 1 9 3 2 ,   1 9 8 1 ,   d o i 1 0 . 1 0 1 6 / s 1 4 7 4 - 6 6 7 0   ( 1 7 ) 6 3 7 5 4 - 6.     [2 9 ]   R.   Ja i n ,   M .   N .   Za f a r a n d   J .   C .   M o h a n t a ,   M o d e l i n g   a n d   A n a l y s i s   o f   A r t i c u l a t e d   R o b o t i c   A r f o r   M a t e r i a l   H a n d l i n g   A p p l i c a t i o n s ,   I O P   C o n f e r e n c e   S e ri e s :   Ma t e r i a l S c i e n c e   a n d   En g i n e e ri n g ,   p p .   6 9 1 ,   2 0 1 9 d o i 1 0 . 1 0 8 8 / 1 7 5 7 - 8 9 9 x / 6 9 1 / 1 / 0 1 2 0 1 0 .     [3 0 ]   S .   A l b a w i ,   T.   A .   M o h a mm e d ,   a n d   S .   A l - Za w i ,   " U n d e r st a n d i n g   o f   a   c o n v o l u t i o n a l   n e u r a l   n e t w o r k , "   2 0 1 7   I n t e r n a t i o n a l   C o n f e r e n c e   o n   E n g i n e e r i n g   a n d   T e c h n o l o g y   ( I C E T ) ,   p p .   1 - 6 ,   2 0 1 7 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / I C En g Te c h n o l . 2 0 1 7 . 8 3 0 8 1 8 6 .     [3 1 ]   J.   S c h m a l z   a n d   G.   R e i n h a r t ,   A u t o ma t e d   S e l e c t i o n   a n d   D i me n s i o n i n g   o f   G r i p p e r   S y s t e m s,”   Pr o c e d i a   C I RP ,   v o l .   2 3 ,   p p .   2 1 2 - 2 1 6 ,   2 0 1 4 ,   d o i 1 0 . 1 0 1 6 / j . p r o c i r . 2 0 1 4 . 1 0 . 0 8 0 .     [3 2 ]   Z.   Ta n g ,   J.   Lu ,   Z.   W a n g ,   a n d   G .   Ma ,   T h e   d e v e l o p m e n t   o f   a   n e w   v a r i a b l e   s t i f f n e ss  s o f t   g r i p p e r ,   I n t e rn a t i o n a l   J o u r n a l   o f   Ad v a n c e d   Ro b o t i c   S y st e m s ,   v o l .   1 6 ,   n o .   5 ,   2 0 1 9 ,   d o i 1 0 . 1 1 7 7 / 1 7 2 9 8 8 1 4 1 9 8 7 9 8 2 4 .     [3 3 ]   R .   K o l l u r u ,   K .   P .   V a l a v a n i s ,   a n d   T.   M .   H e b e r t ,   " M o d e l i n g ,   a n a l y s i s,  a n d   p e r f o r m a n c e   e v a l u a t i o n   o f   a   r o b o t i c   g r i p p e r   sy s t e m   f o r   l i m p   ma t e r i a l   h a n d l i n g , "   I EEE  T r a n s a c t i o n s o n   S y st e m s ,   M a n ,   a n d   C y b e r n e t i c s,  P a rt   ( C y b e r n e t i c s) ,   v o l .   2 8 ,   n o .   3 ,   p p .   4 8 0 - 4 8 6 ,   Ju n e   1 9 9 8 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / 3 4 7 7 . 6 7 8 6 6 0 .         B I O G RAP H I E S O F   AUTH O RS       Vik r a m   R a ja           is  a   B. fi n a y e a stu d e n p u rs u in g   h is  u n d e rg ra d u a te  p r o g ra m   a t   P S G   Co ll e g e   o f   tec h n o lo g y   in   t h e   field   o R o b o ti c a n d   Au t o m a ti o n .   He   h a d o n e   v a rio u s   p ro jec ts  wh ich   i n c lu d e Ro b o c o ll a b o ra ti v e   m a teria h a n d li n g   s y ste m   wh ich   is  a n   in v e n t o ry   m a n a g e m e n ro b o t,   I o b a se d   wa ter  m a n a g e m e n sy ste m ,   3   Ax is  las e CNC  m a c h in e   a n d   c u rre n tl y   wo rk in g   o n   th e   p ro jec t   ti tl e d   Qu a d ru p e d   r o b o t”  w h ich   is  a   leg g e d   m o b il e   r o b o t   d e sig n e d   f o a c h iev i n g   l o c o m o t io n   i n   ro u g h   terra in .   His  a re a   o in tere st  a re   Emb e d d e d   sy ste m s,  CNC  m a c h in e s,  IOT  b a se d   Ho m e   a u to m a ti o n ,   Visi o n   S y ste m s,  a n d   De e p   lea rn in g .   He   h a a lso   p u b li sh e d   a   p a p e o n   th e   to p ic  Au to n o m o u In d o o n a v ig a ti o n   f o m o b il e   ro b o t”.   He   c a n   b e   c o n tac ted   a e m a il :   v ik ra m ra ja.u r@g m a il . c o m .       Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 5 0 2 - 4 7 5 2   I n d o n esian   J   E lec  E n g   &   C o m p   Sci ,   Vo l.  25 ,   No .   1 J an u ar y   20 22 1 52 - 1 58   158     Bin d u   Bh a ska r a n           is cu rre n tl y   wo rk i n g   a s S e n i o G ra d e   As sista n P ro fe ss o in   th e   De p a rtm e n o f   Ro b o t ics   a n d   Au to m a ti o n   En g in e e rin g ,   P S G   Co ll e g e   o Tec h n o lo g y ,   Co imb a to re ,   I n d ia.    S h e   c o m p l e ted   h e Ba c h e lo r’s  d e g re e   in   El e c tri c a a n d   El e c tro n ics   En g i n e e rin g   fro m   Ca li c u U n iv e r sity   a n d   M a ste r’s  De g re e   in   En e r g y   En g in e e rin g   fr o m   An n a   Un iv e rsity .    S h e   wa a wa rd e d   F i rst  Ra n k   G o ld   M e d a l,   Be st   S t u d e n a n d   Be st  a ll - ro u n d e in   M a ste r’s  De g re e .   S h e   th e n   o b ta in e d   P h in   El e c tri c a En g i n e e rin g   fr o m   An n a   Un iv e rsity   Ch e n n a i   in   th e   y e a 2 0 1 9 .   S h e   h a 1 6 +   y e a rs  o f   tea c h in g   e x p e rien c e   a n d   2   y e a rs  o f   in d u strial   e x p e rien c e .   He a re a o in tere st  a re   El e c tri c a m a c h in e s,  Co n tro S y ste m s,  P o we El e c tro n ics ,   Re n e wa b le  En e rg y   S y ste m a n d   El e c tri c a d riv e s.  S h e   h a p u b li sh e d   8   p a p e rs  i n   In ter n a ti o n a l   Jo u rn a ls  a n d   a u th o re d   o n e   b o o k   in   Ba sic   Co n c e p ts  o f   S m a rt  G rid .   S h e   is  a   Li fe   m e m b e o f   IS TE ,   IEI ,   IAENG ,   IAENG   S o c iety   o f   El e c tri c a En g in e e rin g ,   I S S E,   a n d   S ES I.   S h e   c a n   b e   c o n tac ted   a e m a il :   b d u . ra e @p sg t e c h . a c . in .         K o u shi k   K a r a n   G e e th a   N a g a r a         is  a   B. fi n a y e a stu d e n p u rsu i n g   h is   u n d e r g ra d u a te  p ro g ra m   a P S G   C o ll e g e   o tec h n o lo g y   i n   th e   fiel d   o Ro b o ti c s a n d   Au to m a ti o n .   He   h a c o m p lete d   p r o jec ts  wh ic h   in c l u d e   A u to m a ted   T h e rm o sta Tes ti n g   S tati o n ,   P ick   a n d   P lac e   Ro b o u sin g   ro b o t   o p e ra ti n g   sy ste m   (ROS) ,   a n d   Ro b o t   Co ll a b o ra ti v e   M a teria Ha n d li n g   S y ste m   wh ich   is  a n   in v e n to r y   m a n a g e m e n ro b o t.   He   h a d o n e   h is  in tern s h ip   o n   a u t o m a ti o n   sy ste m   d e sig n u n d e Aa tek   Ro b o   P riv a te  Li m it e d .   His  a re a   o f   in t e re st  is  ro b o t   k in e m a ti c a n d   d y n a m ics ,   a u t o m a ti o n   sy ste m   d e sig n s,  d r o n e s,  m o b il e   ro b o ts  a n d   m e d ica ro b o ts.  He   is   c u rre n tl y   w o rk i n g   o n   th e   p r o jec t   ti tl e d   Ad v a n c e m e n o n   R o b o ti c   En d o train e r”   wh ich   u se ro b o o p e ra ti n g   sy ste m   (ROS)   f o r   sim u lati o n .   He   h a p u b li sh e d   p a p e rs  o n   th e   to p ic  De sig n   o f   a   Th e rm o sta Tes ti n g   S tati o n ,   De sig n   a n d   imp lem e n tatio n   o t h e   6 - Do F   r o b o ti c   m a n ip u lat o r”   a n d   " De v e lo p m e n o AI  Ch a tb o to   Lea rn   P r o g ra m m in g " .   He   c a n   b e   c o n tac ted   a e m a il :   k o u s h ik k a ra n 6 @ g m a il . c o m .         J a G o wth a m   S a m p a t h k u m a r           is  a   B. fin a y e a stu d e n p u rs u in g   h is   u n d e r g ra d u a te  p r o g ra m   i n   P S G   Co ll e g e   o Tec h n o lo g y   in   th e   field   o f   Ro b o t ics   a n d   Au to m a ti o n .   He   c o m p lete d   h i Dip lo m a   d e g re e   i n   M e c h a n ica En g in e e rin g   i n   P S G   P o ly tec h n ic  C o ll e g e .   He   wa a w a rd e d   a b e st  p r o jec i n   Dip l o m a   d e g re e .   He   h a a n   imp lan t   train in g   e x p e rien c e   in   P S G   In d u strial  In st it u te   d u rin g   Di p lo m a   d e g re e .   He   h a h a n d o n   e x p e rien c e   a b o u 7   m o n t h o n   m a n u fa c tu rin g   p ro c e ss e s,  p a tt e rn   m a k in g ,   a n d   a ss e m b li n g   in d u stries .   His  a re a   o in tere sts  a re   Io a n d   Emb e d d e d   S y ste m s,  M e c h a n ica De si g n in g   a n d   m o d e ll in g ,   M o b il e   Ro b o ts,   CNC  m a c h in e s.  He   h a d o n e   p r o j e c ts  wh ich   in c lu d e G re e n   Bu il d i n g ,   S e lf - Ba lan c in g   Ro b o t,   a n d   G re e n   Bu il d in g   Au to m a ti o n .   He   is  c u rre n tl y   wo rk i n g   o n   th e   p r o jec ti tl e d   G e stu re   Ba s e d   Ro b o Arm   C o n tr o l”.   He   c a n   b e   c o n tac ted   a e m a il :   jaig o wt h a m . g o w1 2 3 @ g m a il . c o m .         S h r Ra m   S e n th il k u m a r           is  a   B. fin a y e a stu d e n p u rsu i n g   h is  u n d e rg ra d u a te   p ro g ra m   a P S G   c o ll e g e   o tec h n o l o g y   i n   th e   f ield   o ro b o ti c a n d   a u to m a ti o n .   His  a re a   o f   re se a rc h   fo c u se o n   Visio n   sy ste m s,  NC  m a c h in e s,  In tern e o T h i n g b a se d   h o m e   a u to m a ti o n ,   M a c h in e   Lea rn i n g ,   Em b e d d e d   s y ste m a n d   M o b il e   R o b o ts.  He   h a d o n e   v a ri o u s   p ro jec ts  wh ich   i n c lu d e ‘G re e n   b u il d in g   Au to m a ti o n ’  wh ich   is   b a se d   o n   I n tern e o t h in g t h a w o u l d   p o siti v e ly   imp a c th e   f u t u re ,   ‘Ob j e c trac k in g   a n d   fo ll o win g   r o b o t’   th a u se Co m p u ter  v isi o n   a n d   h e   is  c u rre n tl y   wo r k i n g   o n   G e stu re   Ba se d   Ro b o Arm   Co n tr o l”.  He   c a n   b e   c o n tac ted   a t   e m a il :   sh riram tg 3 4 @ g m a il . c o m .     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.