Precision Weed Management Enabled by Robotic and Robotics Vision

Abstract

In recent decades, traditional crop and weed management has heavily relied on herbicides and mechanical weeding. These methods have caused significant environmental and agricultural challenges. Over 2 million tons of herbicides are used annually globally, raising concerns about food safety, environmental harm, and human health risks. Weed resistance to herbicides is a growing problem, with over 500 cases reported worldwide. Meanwhile, consumer demand for organic, chemical-free food pushes farmers to reduce agrochemical use while maintaining high yields. This situation highlights the urgent need for innovative, sustainable farming solutions.<br /> This thesis explores precision agriculture technologies, focusing on biodiversityaware robotic systems for plant-level weeding in arable farms. We tried to address the limitations of conventional weed management, by proposing advanced robotic solutions using machine vision, deep learning, and autonomous navigation for sustainable and targeted interventions in the real world. The core innovation is centered on developing a novel precision weeding and crop-monitoring robot platform called BonnBot-I. This platform is equipped with advanced sensors and computational tools to conduct autonomous operations in diverse arable farming environments.<br /> One of the main topics in agricultural autonomy is performing reliable autonomous navigation in cluttered farming environments with poor global localization accessibility like GPS. Considering the fact that still a large portion of the arable farms are not seeded using GPS-guided systems, integration of local observations-based navigation methods could relieve environmentally posed challenges for robots to achieve reliable navigation and minimize crop damage. Hence, we introduce a vision-based navigation approach that guides the BonnBot-I through rows of crops with different canopy types and cultivars relying only on the real-time camera data.<br /> A central aim of this thesis is to establish a robust framework for developing robots capable of conducting precise, plant-specific weed and crop management in arable farms that feature a variety of cultivars and weed densities. Hence an accurate crop and weed monitoring system is needed to shape weeding strategies based on the presence of plant instances. To fulfill this requirement, BonnBot-I incorporates cutting-edge instance-based semantic segmentation and trackingvia-segmentation methods. Our approach enables the identification and tracking of individual plants in real time, categorizing them by species, size, growth stage, and precise location under actual field conditions. These advanced systems allow us to implement eco-friendly weeding strategies tailored to specific plants in real agricultural settings. This innovation enables plant-level prioritization and the execution of targeted interventions based on each plants unique needs using BonnBot-I’s novel weeding tool. BonnBot-Iis equipped with a specialized weeding tool, including independently controllable linear axes and spray nozzles, facilitating these selective interventions. This design enables BonnBot-I to perform highly precise applications, significantly reducing the need for agrochemicals and minimizing the environmental impact associated with traditional broadcast methods.<br /> In conclusion, this thesis demonstrates how robotics and artificial intelligence (AI) can profoundly reshape the future of crop management through innovative biodiversity-aware and plant-specific weeding practices. By integrating advanced machine vision, deep learning, and autonomous navigation, BonnBot-I provides a unique approach to sustainable agriculture that respects biodiversity and prioritizes environmental health. Unlike traditional weeding methods that rely on uniform herbicide application or mechanical removal, which often harm surrounding crops and ecosystems, BonnBot-I offers precision interventions tailored to individual plants.

In den letzten Jahrzehnten hat sich das traditionelle Unkraut- und Pflanzenmanagement stark auf Herbizide und mechanische Unkrautbekämpfung verlassen. Diese Methoden haben erhebliche ökologische und landwirtschaftliche Herausforderungen mit sich gebracht. Weltweit werden jährlich über 2 Millionen Tonnen Herbizide eingesetzt, was Bedenken hinsichtlich der Lebensmittelsicherheit, Umweltschäden und Gesundheitsrisiken für den Menschen aufwirft. Die Resistenz von Unkräutern gegen Herbizide ist ein wachsendes Problem, mit über 500 gemeldeten Fällen weltweit. Gleichzeitig drängen Verbraucher auf organische, chemiefreie Lebensmittel, was Landwirte dazu zwingt, den Einsatz von Agrochemikalien zu reduzieren und gleichzeitig hohe Erträge aufrechtzuerhalten. Diese Situation verdeutlicht die dringende Notwendigkeit innovativer, nachhaltiger Lösungen für die Landwirtschaft. <br /> Diese Dissertation untersucht Technologien der Präzisionslandwirtschaft, mit einem besonderen Fokus auf biodiversitätsbewusste robotische Systeme für pflanzenindividuelle Unkrautbekämpfung auf Ackerflächen. Wir haben versucht, die Einschränkungen konventioneller Unkrautmanagementmethoden zu überwinden, indem wir fortschrittliche robotische Lösungen unter Einsatz von maschinellem Sehen, Deep Learning und autonomer Navigation für nachhaltige und gezielte Interventionen in realen Anwendungen vorschlagen. Die zentrale Innovation konzentriert sich auf die Entwicklung einer neuartigen Plattform für Präzisionsunkrautbekämpfung und Pflanzenüberwachung namens BonnBot-I. Diese Plattform ist mit fortschrittlichen Sensoren und Rechenwerkzeugen ausgestattet, um autonome Operationen in verschiedenen Ackerbauumgebungen durchzuführen. <br /> Ein Hauptthema der landwirtschaftlichen Autonomie ist die zuverlässige autonome Navigation in unübersichtlichen landwirtschaftlichen Umgebungen mit eingeschränkter globaler Lokalisierung, wie GPS. Angesichts der Tatsache, dass immer noch ein groSSer Teil der Ackerflächen nicht mit GPS-gestützten Systemen eingesät wird, könnte die Integration von Navigationsmethoden, die auf lokalen Beobachtungen basieren, dazu beitragen, Umweltprobleme zu lösen, die zuverlässige Navigation ermöglichen und Pflanzenschäden minimieren. Daher stellen wir einen visionbasierten Navigationsansatz vor, der den BonnBot-Idurch Pflanzenreihen mit unterschiedlichen Kronentypen und Kultivaren allein auf Basis von Echtzeitkameradaten führt. <br /> Ein zentrales Ziel dieser Dissertation ist es, ein robustes Framework für die Entwicklung von Robotern zu etablieren, die in der Lage sind, präzise, pflanzenin dividuelle Unkraut- und Pflanzenpflege auf Ackerflächen mit einer Vielzahl von Kultivaren und Unkrautdichten durchzuführen. Dafür ist ein genaues Überwachungssystem für Pflanzen und Unkraut erforderlich, um Unkrautbekämpfungsstrategien auf Grundlage der vorhandenen Pflanzeninstanzen zu gestalten. Um dieses Ziel zu erreichen, integriert BonnBot-Ifortschrittliche instanzbasierte semantische Segmentierungs- und Tracking-via-Segmentierungs-Methoden. Unser Ansatz ermöglicht es, einzelne Pflanzen in Echtzeit zu identifizieren und zu verfolgen, sie nach Art, GröSSe, Wachstumsstadium und genauer Position unter realen Feldbedingungen zu kategorisieren. Diese fortschrittlichen Systeme erlauben es, umweltfreundliche Unkrautbekämpfungsstrategien umzusetzen, die auf spezifi sche Pflanzen in realen landwirtschaftlichen Umgebungen zugeschnitten sind. Diese Innovation ermöglicht die Priorisierung auf Pflanzenebene und die Durchführung gezielter Interventionen basierend auf den individuellen Bedürfnissen jeder Pflanze mithilfe des neuartigen Unkrautbekämpfungswerkzeugs von BonnBot-I. <br /> BonnBot-I ist mit einem spezialisierten Unkrautbekämpfungswerkzeug ausgestattet, das unabhängig steuerbare Linearschienen und Sprühdüsen umfasst, um diese selektiven Interventionen zu erleichtern. Dieses Design ermöglicht es BonnBot-I, hochpräzise Anwendungen durchzuführen, den Bedarf an Agrochemikalien erheblich zu reduzieren und die mit herkömmlichen Methoden verbundenen Umweltauswirkungen zu minimieren. AbschlieSSend zeigt diese Dissertation, wie Robotik und künstliche Intelligenz (KI) die Zukunft des Pflanzenmanagements durch innovative biodiversitätsbewusste und pflanzenindividuelle Unkrautbekämpfungspraktiken grundlegend verändern können. Durch die Integration fortschrittlicher maschineller Bildverarbeitung, Deep Learning und autonomer Navigation bietet BonnBot-Ieinen einzigartigen Ansatz für nachhaltige Landwirtschaft, der die Biodiversität respektiert und die Umweltgesundheit priorisiert. Im Gegensatz zu herkömmlichen Unkrautbekämpfungsmethoden, die auf eine einheitliche Anwendung von Herbiziden oder mechanische Entfernung setzen und oft umliegende Pflanzen und Ökosysteme schädigen, bietet BonnBot-Ipräzise Eingriffe, die individuell auf einzelne Pflanzen abgestimmt sind.