Yönlendirme Metodolojisi ve Tarımsal Üretim Uygulamaları için Geliştirilen Farklı Yönlendirme Sistemleri

Yönlendirme Metodolojisi ve Tarımsal Üretim Uygulamaları için Geliştirilen Farklı Yönlendirme Sistemleri İlker ÜNAL 1, Mehmet TOPAKCI 2 1 Mehmet Akif Ersoy Üniversitesi, Bucak Hikmet Tolunay M.Y.O, Bucak/Burdur 2 Akdeniz Üniversitesi, Ziraat Fakültesi, Tarım Makinaları Bölümü, Antalya ilkerunal@mehmetakif.edu.tr Özet: Tarımsal üretim uygulamalarında, temel kuvvet kaynağı olarak traktör, biçerdöver, ekim makinaları ve ilaçlama makinaları gibi birçok mekanizasyon araçları kullanılmaktadır. Bu alet ve makinalar, tarımsal üretim işlemlerinin daha hızlı ve etkin yapılmasını sağlayarak, verimliliği artırmakta ve üretimin maksimize edilmesi için kullanılmaktadır. Tarım makinaları üretimi yapan firmalar, tarımsal etkinliği arttırabilmek için daha büyük traktörler ve makinalar üretmektedirler. Fakat artan makina büyüklükleri, aynı zamanda yararlı kullanım sınırları için olumsuz etkileri de beraberinde getirmektedir. Bu olumsuzlukların başında, operatörlerin kullanım ve yönlendirme sıkıntıları gelmektedir. Bu sebeple araştırmacılar, tarımsal işlemlerdeki etkinliğin geliştirilebilmesi için yeni yöntemler aramaktadırlar. Bu yöntemlerden bir tanesi de yönlendirme teknolojisidir. Yönlendirme teknolojisi ile otonom olarak hareket eden robot sistemler ve sürücüsüz traktör çalışmaları mümkün olabilmektedir. Bu çalışmada, yönlendirme teknolojisi açıklanarak, tarımsal uygulamalar için geliştirilen robot sistemler ve sürücüsüz traktör çalışmaları hakkında özet bilgiler verilmiştir. Anahtar kelimeler: Yönlendirme, robot sistemler, sürücüsüz traktör Navigation Methodology and the Different Navigation Systems for the Agricultural Applications Abstract: Many mechanization equipments, such as tractors, harvesters, sowing machines and spraying machines, are used as fundamental force sources in agricultural production applications. These equipments and machineries are used to increase productivity and maximize production as well as providing faster and more effective agricultural production operations. Manufacturers of agricultural machinery produce larger agricultural tractors and machines in order to increase efficiency. But increasing sizes of the machine also bring about the negative effects for effective usage limits. Operators usage and routing problems are the primary challenges. For this reason, researchers are looking for new ways to develop efficiency in agricultural operations. One of these methods is navigation technology. Autonomous robot systems and driverless tractor studies are possible by applying navigation technology. In this study, by explaining the navigation technology, robot systems and driverless tractor developed for agricultural applications are summarized briefly. Key words: Navigation, robot systems, driverless tractor Giriş 1900 lü yılların başında içten yanmalı motorların icadından sonraki süreçte tarım makinalarında hızlı bir ilerleme sağlanmıştır. Bu ilerleme süreci, tarımsal üretkenlik ve verimliliğin artırılmasına yönelik fikirlerin hayata geçirilmesi çalışmalarıyla gelişimini devam ettirmiştir. Tarım makinalarının geliştirilmesinde düşünülen fikirlerden bir tanesi de otonom makinaların tasarlanmasıydı. İlk patentlendirilmiş traktör yönlendirme mekanizması Wilrodt (1924) tarafından gerçekleştirilmiştir. 207

1950 ve 1960 lı yıllarda otomatik kontrol uygulamaları, endüstride süreç kontrol işlemlerinde yaygın bir şekilde kullanılmaya başlanmıştır (Wilson, 2000). Otomatik kontrol sistemlerinin potansiyeli, tarım teknolojileri de dahil olmak üzere tüm endüstri alanlarında fark edilmiştir. 1970 yılına kadar olan süreçte otonom olarak hareket eden tarım makinalarının çoğunda mekanik ayarlar kullanılmıştır (Reid ve ark., 2000). 1980 yılından itibaren görüntü analizi ve sensör teknolojisi konularındaki gelişmeler, makinaların görmeye dayalı kılavuz sistemleri yardımıyla yönlendirilebilmesini mümkün hale getirmiştir. Bu yöntem, kılavuz sistemler için popüler hale gelmiş ve araştırıcılar görüntü sensörleri ile yönlendirilebilen tarım makinaları ile ilgili çalışmaya başlamışlardır (Reid ve Searcey, 1988). Aynı zamanda, tekerlek konum sensörleri, detektör ve duyargaların kullanımı ile araç yönlendirme uygulamalarında hassasiyet sağlanmaya çalışılmıştır (Wilson, 2000). 1990 yılında Carnegie Mellon Üniversitesi tarafından görüntü tabanlı otonom yonca hasat makinası geliştirilmiştir (Ollis ve Stentz, 1997). Geliştirilen hasat makinesi, görüntü işleme yöntemine göre makinanın bir önceki geçişte oluşturduğu çiziyi referans alarak yönlendirilmektedir. Ollis (1997) yaptığı çalışmada, hasat makinasının daha güvenli ve hassas çalışabilmesi için DGPS kullanılması gerektiğini belirtmiş fakat o zamanki teknolojik şartlarda bunun mümkün olmadığını bildirmiştir. Pilarski ve ark. (2002) aynı hasat makinası üzerine GPS sistemindeki hassasiyet iyileştirmelerinin de etkisiyle DGPS modülünü eklemişlerdir. 2000 yılından günümüze kadar olan süreçte, sensör ve GPS teknolojilerindeki gelişmelerin de etkisiyle, otonom tarım makinalarının geliştirilmesi konusundaki çalışmalar yoğun bir şekilde devam etmektedir. Yönlendirme Metodolojisi Yönlendirme, bir kişinin veya bir aracın bir noktadan başka bir noktaya olan hareketinin kontrol edilmesi ve izlenmesi sürecidir. Yönlendirme; denizde ve havada rota, karada ise güzergâh belirleme ve yön bulma gibi çok farklı uygulama alanında bir gereklilik olarak kendini göstermektedir. Bu sebeple uygulama alanlarına göre uçak, gemi, araba (araç) yönlendirme ya da kişisel yönlendirme gibi çeşitli isimler almaktadır. Her ne kadar söz konusu yönlendirme yöntemleri, amaç ve uygulama ortamına bağlı olarak ortaya çıkan kısıtlamalar sebebiyle önemli farklılıklar içerse de yol bulma isteği tüm bu yöntemlerin temelini oluşturmaktadır (Doğru ve Uluğtekin, 2005). Yönlendirme sistemleri, hangi uygulama alanında kullanılırsa kullanılsın temel bazı gereksinimleri olan bir işlemdir. Bu gereksinimler; İşlem başlangıç noktasının konumu, Kullanıcının anlık konumu, Varış noktasının konumu, İşlem sırasında kullanılacak yöntem(ler) ve Kullanılacak yönteme göre yapılacak hesaplamalar şeklinde belirlenmiştir (Nissen ve ark., 2003). Araç yönlendirme uygulamalarının yukarıda belirtilen gereksinimler çerçevesinde gerçekleştirilebilmesi için dört temel bileşenden oluşan bir yapının oluşturulması gerekmektedir. Bu bileşenler; Sistemde, kullanım şartlarına bağlı olarak tercih edilecek bir konum belirleme sistemi (GPS), Uygun konum belirleme sistemi ile elde edilen verilerin ilişkilendirileceği ve sistemin doğru bir şekilde çalışmasını sağlayacak nitelikteki geometrik ve geometrik olmayan veri, 208

Tüm verileri değerlendirecek, yön bulma işlemi için gerekli analiz ve hesaplamaları yapacak ve elde edilen sonuçlar ile yönlendirme yapabilecek bir yazılım, Bu işlemlerin gerçekleştirileceği araç içi donanım olarak sıralanabilir. Araç yönlendirme uygulamaları iki kategoriye ayrılmaktadır. Birincisi, sürücü destekli otomatik yönlendirme uygulaması, ikincisi ise sürücü desteği olmadan hareket edebilen otonom yönlendirme uygulamasıdır. Sürücü destekli otomatik sistemde, bir operatör aracın çalışma performansını izlemektedir ve zor çalışma koşullarında aracın çalışmasını manuel hale getirerek aracı yönlendirmektedir. Bu tür uygulamalar, operatör üzerindeki baskı ve stresi azaltır, verimlilik ve güvenliği artırır, yüksek performansla uzun süreler çalışabilmesini sağlamaktadır (Gerrish ve ark., 1997). Sürücüsüz otonom sistemde ise araç, üzerine yüklenen görev ve koordinat bilgilerine göre, kendi kendine hareket etmektedir. Otomatik yönlendirme sistemleri otonom sistemlere göre maliyet açısından daha ucuz olmasını rağmen etkinlik açısından otonom sistemler çoğu uygulamalarda tercih edilir duruma gelmiştir. Otonom olarak hareket edebilen araçlar içerisinde 3 temel donanım bulunmaktadır. Bunlar; konum sensörleri (GPS, pusula, vb.), araç kontrol sistemleri ve hareketlendiricilerdir. Konum sensörleri, aracın daha önceden belirlenen bir rota üzerinden istenilen noktaya konumlanmasını sağlamaktadır. Araç kontrol sistemleri, aracın ilerlemesi, durması ve dönüşleri için gerekli olan komut kümesini sağlayan elektronik ve yazılımsal yapılardır. Hareketlendiriciler ise aracın çalıştırılmasını sağlayan motorlar ve motorlara bağlı hidrolik/elektronik bileşenlerdir. Otonom olarak çalışan bir aracın yönlendirilmesi işleminde, araç kontrol sistemleri, konum sensörlerinden aldığı konum bilgilerini, uygun bir algoritmayla işleyerek, aracın hareket planını belirler. Bu plan çerçevesinde, hareketlendiricilere gerekli komutları göndererek aracın hareketlendirilmesini ve yönlendirilmesini sağlar. Hassas tarım teknolojisinin ortaya çıkmasıyla birlikte araştırmacılar, tarım makinalarının otomatik olarak yönlendirilebilmesi için farklı sistemler üzerine odaklanmışlardır. Otomatik yönlendirme işlemi, önceden belirlenmiş bir rota üzerinden aracın otomatik olarak ilerletilmesini amaçlamaktadır. Otomatik yönlendirmede kullanılan kılavuz sistemi, aracın duruş yönünü tespit ederek hedefe ulaşmak için gerekli olan yönlendirme komutlarını belirlemektedir. Tarım makinalarında günümüze kadar mekanik, radyo, ultrasonik ve optik tabanlı kılavuz sistemleri kullanılmıştır. Bu kılavuz sistemleri farklı teknolojiler üzerine kurulu olmasına rağmen temelde çoğu, heading (rota) açısı ve bearing (kertiz) açısı ve mesafe gibi aynı kılavuz parametrelerini kullanırlar. Rota açısı, araç merkez hattı ile manyetik kuzey arasındaki açı olarak tanımlanmaktadır. Kertiz açısı, manyetik kuzey ile gidilmesi istenen nokta arasındaki açıdır. Mesafe ise, bulunulan nokta ile hedef nokta arasındaki uzaklık miktarıdır. Açısal parametreler üzerinde gerçekleştirilen matematiksel işlemler yardımıyla araçların sağa ya da sola dönüşleri belirlenebilmektedir. Otonom Makina Çalışmaları Nagasaka ve ark. (2004) 6 sıralı çeltik fide dikim makinası için otomatik yönlendirme sistemi geliştirmişlerdir (Şekil 1). Sistem içerisinde hassas olarak konum belirlemek için RTK GPS alıcısı ve araç yönünün belirlenebilmesi için fiber optik jiroskop (FOG) kullanılmıştır. Araç direksiyonu ile gaz, debriyaj ve fren pedalları için hareketlendiriciler kullanılmıştır. Mutlak değerli döner sensör, aracın dönüş açısını ölçmek, yaklaşım sensörleri de debriyaj ve fren pedallarının pozisyonlarını belirlemek için kullanılmıştır. Elektrikli lineer silindirler ise debriyaj ve fren pedallarının kontrolü için kullanılmıştır. Çalışma sonucunda aracın 2.52 km/h ilerleme hızında istenilen doğrultudan maksimum sapma değeri (RMS) 120 mm ve altında olduğu tespit edilmiştir. 209

Şekil 1. Otomatik çeltik fide dikim makinasi (Nagasaka ve ark., 2004) Kanjanaphachoat ve ark.(2011), konum belirlemek için DGPS alıcısı ve multipath hatalarının düzeltilmesi için çift elektrikli pusula ile donatılmış yüksek hassasiyetli tarımsal amaçlı robotik bir araç ve yönlendirme sistemi geliştirmişlerdir (Şekil 2). Aracın hareketi süresince konum koordinatlarının tahminlendirilmesi için yeni bir düzeltme algoritma modeli kullanılmıştır. Kullanılan model, hem DGPS alıcısından hem de iki elektrikli pusuladan gelen verileri senkronize olarak kullanmaktadır. Eğer kullanılan DGPS alıcısının izlediği uydu sayısı 6 dan az ve HDOP değerinin 3 den fazla olduğu problemli şartlarda, pusulalar, sistemin kararlı çalışmasını sağlamaktadır. Sistem, ağaç yoğunluğun fazla olduğu ortamda test edilmiş ve multipath hatasının 20 cm dolayında gerçekleştiği bildirilmiştir. Araştırıcılar, geliştirilen sistemin küçük boyutlu pülverizatörler için uygun olduğunu belirtmişlerdir. Şekil 2. Mini ilaçlama robotu (a) hidrolik kontrol sistemi (b) joystick (c) pusula sensörü ve alıcı kartı (d) DGPS alıcısı (e) DGPS anteni (f) laptop (Kanjanaphachoat ve ark., 2011) Garcia ve ark. (2011) ucuz maliyetli GPS alıcısı yardımıyla traktörlerin otonom yönlendirilmesini sağlayan bir yönlendirme sistemi geliştirmişlerdir (Şekil 3). Sistem, John Deere 6400 traktörü üzerine yerleştirilmiştir. Sistem içerisinde temel GPS alıcısı olarak HI 204III Haicom alıcı ve bu alıcının hassasiyetini kontrol edebilmek için de Garmin 15 ve Garmin 18 alıcıları kullanılmıştır. Traktör dümenlemesinin sağlanabilmesi için direksiyon simidine bir dişli ve bu dişlinin hareketlendirilmesi için RE 30 Maxon DC motor monte 210

edilmiştir. Motor dönüş hızının direksiyon dönüş hızına adapte edilebilmesi için GP 32 Maxon düşürücü dişli kullanılmıştır. Teker dönüş açısının belirlenmesi için MA3 US dijital manyetik enkoder kullanılmıştır. GPS alıcısı ve diğer sensörlerden gelen verilerin değerlendirilmesi, motorun gerekli miktarda çalıştırılarak direksiyonun sağa ya da sola dönüşlerinin sağlanabilmesi ve gerekli olan verilerin hesaplanabilmesi için taşınabilir bilgisayar kullanılmıştır. Araştırmacılar, traktörün yönlendirilmesi için kullanılan temel verinin, aracın doğrultu açısı olduğunu bildirmişlerdir. Traktörün, 9 km/h ilerleme hızlarında istenilen doğrultudan sapma miktarının 1 m ve altında olduğu, diğer hızlarda bu miktarın arttığı rapor edilmiştir. Şekil 3. Traktör yönlendirme sistemi (Garcia ve ark., 2011) Burcham ve Lee (1999) tarımsal alanlardaki zararlıları bulmak ve ortadan kaldırmak için otonom bir robot geliştirmişlerdir (Şekil 4). Otonom yönlendirme işlemi için üzerine yönlendirme sensörleri ve DGPS alıcısı yerleştirilmiş olan ATRV-Jr (irobot, MA, USA) robot kullanılmıştır. Otonom olarak hareket edebilen robot, coğrafi olarak tanımlanmış bir çerçeve içerisinde tanımlı olan noktalara yönlenebilme yeteneğine sahiptir. Robot için gerekli olan oryantasyon verilerinin elde edilmesi için manyetometre ve eğimölçer kullanılmıştır. Sistem içerisinde iki adet bilgisayar bulunmaktadır. Birinci bilgisayar, aracın hareket edeceği coğrafi çerçevenin tanımlanması, ilerleyeceği noktaların oluşturulması (yönlendirme dosyası) ve robot üzerindeki bilgisayara yüklenmesi için kullanılmıştır. İkinci bilgisayar, robot üzerindedir ve içerisinde yönlendirme yazılımı ve dosyası yüklüdür. Yönlendirme yazılımı, araştırmacılar tarafından C ++ yazılımı kullanılarak oluşturulmuştur. Yazılım, DGPS ve manyetometre ünitelerinden gelen verilere göre robotun hareketlendirilmesi ve yönlendirme dosyasındaki noktalara yönlendirilmesini sağlamaktadır. Geliştirilen robot, ateş karıncaları zararlısını tespit etmek ve ilaçlamak için kullanılmıştır. Zararlının tespit edilebilmesi için, termal kızılötesi sensörden yararlanılmıştır. Ateş karıncasının ısı değeri, toprak yüzeyinin ısı değerinden yüksek olması nedeniyle zararlının rahatlıkla tespit edilebildiği bildirilmiştir. Zaralı tespit edildiği anda robot üzerine yerleştirilen püskürtme çubukları yardımıyla ilaçlanabilmektedir. 211

Şekil 4. Tarımsal alanlardaki zararlıları bulan ve ortadan kaldıran otonom robot (Burcham ve Lee, 1999) Nistala (2006), tarım araçlarında, toprak özelliklerinin belirlenmesinde kullanılmak üzere düşük maliyetli bir kılavuz sistemi geliştirmiştir (Şekil 5). Geliştirilen araçta, Fortuna Xtrack DGPS alıcısı kullanılmıştır. DGPS alıcısı, WAAS düzeltme sinyali yardımıyla yaklaşık 8-40 cm arasında bir hassasiyete sahiptir. Taşınabilir bilgisayar olarak, Dell AximX50-v PDA kullanılmıştır. PDA nın işlemci hızı 624 MHz dir. Elektronik olarak kontrol edilen hareketlendiricilerin çalıştırılabilmesi için A Basic Stamp 2p mikroişlemci kullanılmıştır. Test aracı olarak, elektriksel olarak yönlendirilebilen, tek silindirli, benzinli ve 4 zamanlı motora sahip bir ATV kullanılmıştır. Otonom kılavuz sistemi, önceden belirlenmiş örnekleme noktaları için test edilmiştir. Sistemin ortalama ofset hatası yaklaşık 14-23 cm arasında belirlenmiştir. Sistemin örnekleme noktalarına göre standart sapması yaklaşık 6-9 cm arasında olduğu tespit edilmiştir. Sistemin toplam maksimum hatasının yaklaşık 48 cm olduğu bildirilmiştir. Ayrıca araştırmacı, otonom araçlar için kullanılan 25-30 cm arasında hassasiyete sahip GPS alıcılarının, toprak testi ve örnekleme işlemlerinde rahatlıkla kullanılabileceğini belirtmiştir. Subramanian ve ark. (2006), narenciye bahçelerinde kullanım için makina görmesi ve lazer radar tabanlı otonom yönlendirme sistemi geliştirmişlerdir (Şekil 6). Çalışmada, narenciye bahçelerine uygun olması ve yaygın şekilde ilaçlama uygulamalarında kullanılması nedeniyle John Deere 6410 traktör kullanılmıştır. Elektronik dümenlemenin sağlanabilmesi için direksiyona Sauer Danfoss PVG 32 oransal servo valf yerleştirilmiştir. Traktör teker açısını belirlemek için Stegmann artımlı döner enkoder, anlık olarak servo valf ve enkoder verilerini işlemek için Tern 586 engine mikrodenetleyici, makina görmesi için Sony FCB-EX780S kamera, lazer radar için SICKLMS200 radar, konum bilgisi için John Deere Starfire DGPS ve tüm cihazları kontrol edebilmek için Windows 2000 işletim sistemi yüklü 2.4 GHz P4 bilgisayar kullanılmıştır. Sistem içerisinde iki farklı yönlendirme algoritması kullanılmıştır. Birincisi, kamera yardımıyla belirlenen ağaç yoğunluğuna göre yönlendirme, ikincisi ise lazer radar yardımıyla traktörün ağaçlara olan mesafesine göre yönlendirme algoritmasıdır. Araştırmacılar, çalışma sonucunda 3.1 ms -1 ilerleme hızında, makina görmesi yönlendirme algoritması için 2.8 cm, lazer radar algoritması için 2.5 cm ortalama hatanın oluştuğunu bildirmişlerdir. 212

Şekil 5. Yönlendirme sistemi (Nistala, 2006) Şekil 6. Narenciye bahçeleri için geliştirilen makina görmesi ve lazer radar tabanlı yönlendirme sistemi (Subramanian ve ark., 2006) Gomez ve ark. (2011), tarım traktörlerinin yönlendirilmesi için elektromyografi (EMG) tabanlı ve insan makina ara yüzüne (HMI) sahip bir sistem geliştirmişlerdir (Şekil 7). Sistem, insan kafa derisine yerleştirilen bir sensör grubu yardımı ile elde edilen EMG ve elektrokardiyografik (EKG) sinyallerinin işlenerek traktörün yönlendirilmesi prensibine dayanmaktadır. Sistem içerisinde, EMG ve EKG sinyallerini toplayan 14 tuz sensörüne sahip bir başlık, başlıktan gelen sinyalleri işleyen bir yazılım, traktör direksiyonunu yönlendiren bir DC motor, teker dönüş açısını belirleyen bir enkoder, anlık konum bilgisini toplamak için bir GPS, DC motorları kontrol eden bir elektronik kontrol ünitesi ve tüm sistemi yöneten bir laptop bulunmaktadır. Geliştirilen sistem, hem manuel yönlendirme hem de otonom GPS yönlendirme sistemleri ile karşılaştırılarak test edilmiştir. Çalışma sonucunda HMI sisteminin hassasiyetinin manuel ve GPS yönlendirme sistemlerinden 7 cm farklılıkla çok az düşük çıktığı belirlenmiştir. Araştırmacılar, 7 cm farkın tarımsal yönlendirme işlemlerinde kayda değer bir öneminin olmadığını ve geliştirilen sistemin tarımsal uygulamalarda kullanılabilir olduğunu bildirmişlerdir. 213

Şekil 7. EMG tabanlı traktör yönlendirme sistemi (Gomez ve ark., 2011) Sonuçlar ve Öneriler Hassas tarımın gelecekteki uygulamaları arasında; teknolojik gelişmelerin kullanım kolaylığını sağlayacak olan, kullanıcı ara yüzlerinin iyileştirilmesi, kritik çalışma koşullarının, makinaların ve toprağın durumu hakkında elde edilen verilerin uzak noktalara iletilmesini sağlayacak telemetri sistemlerinin tasarlanması, uzaktan kontrol edilebilen ve konum kontrollü otonom araçların geliştirilmesi olarak gösterilmektedir. Bununla beraber, son zamanlarda operatörlerin hatalarını ortadan kaldırabilmek için sürücüsüz traktör konusunda çalışmalar da yapılmaktadır. Günümüzde, otomatik dümenleme ve otonom olarak GPS verilerine göre hareket edebilen tarım makinaları üzerine yoğun çalışmalar yapılmaktadır. Yapılan araştırmaların tamamı mekanik, elektronik ve yazılım teknolojisini içerisinde barındıran çok disiplinli çalışmalardır. Bu çalışmada otonom olarak hareket eden makinaların yönlendirilmesi ve sürücüsüz traktör çalışmalarına yön veren yönlendirme teknolojisi hakkında bilgiler verilmiştir. Ayrıca konu ile ilgili yapılan farklı çalışmalardan örnekler sunulmuştur. Literatür Listesi Burcham, N.T. and Lee, P., 1999. Autonomous Robot for Locating and Eradicating Pests in Agricultural Systems. http://www.asta.msstate.edu/2002/projects/engineering/02_12.pdf, Erişim: Mayıs 2012. Doğru, A.Ö. ve Uluğtekin, N., 2005. CBS Uygulaması Olarak Araç Yönlendirme Sistemleri. Ege Üniversitesi CBS Sempozyumu, İzmir, 175-181 ss. Garcia, S.A, Gil, J.G. and Arribas, J.I., 2011. Evaluation of the use of low-cost GPS receivers in the autonomous guidance of agricultural tractors, Spanish Journal of Agricultural Research.9(2):377-388 Gerrish, J.B., Fehr, G.R., Van, G.R., and Welch, D.P., 1997. Self-steering tractor guided by computer vision. Applied Engineering in Agriculture. Vol. 13 Gil, J.G., Gonzalez, I.S.J., Alonso, L.F.N., and Garcia, S.A., 2011. Steering a Tractor by Means of an EMG-Based Human-Machine Interface. Sensors 2011, 11, 7110-7126 Kanjanaphachoat, C., Hsieh, K.J., Cheng, C.T., Shi, H.M., 2011. Combining a differential global positioning system and double electric compass to improve multi-path error correction for a highprecision agricultural robotic vehicle. Maejo Int. J. Sci. Technol. 5 (02): 169-180 Nagasaka, Y., Umeda, N., Kanetai, Y., Taniwaki, K. and Sasaki, Y., 2004. Autonomous guidance for rice transplanting using global positioning and gyroscopes. Computer and Electronics in Agriculture. 43 (3), 223-234. 214

Nissen, F., Hvas, A., Swendsen, J. and Brodersen, L. 2003. Small-Display Cartography, GiMoDig Scientific Report. Nistala, G. J., 2006. Development of an Inexpensive Guidance System for Agricultural Purposes, M. Sc. Thesis, Louisiana State University Ollis, M., 1997. Perception Algorithms for a Harvesting Robot. Ph.D. thesis, Carnegie-Mellon University. Ollis, M., Stentz, A. 1997. Vision-based perception for an automated harvester. IEEE International Conference on Intelligent Robots and Systems. 3: 1838-1844. Pilarski, T., Happold, M., Pangels, H., Ollis, M., Fitzpatrick, K. and Stentz, A., 2002. The demeter system for automated harvesting. Autonom. Rob. 13: 9 20. Reid J.F., Zhang, Q., Nogguchi, N., Dickson, M., 2000. Agricultural automatic guidance research in North America. Comput Electron Agric. 25(1-2): 155-167. Reid, J.F. and Searcy, S.W., 1988. An Algorithm for Separating Guidance Information from Row Crop Images. Transactions of the ASAE. 31 (6) : 1624-1632. Subramanian, V., Burks, T.F., Arroyo, A.A., 2006. Development of machine vision and laser radar based autonomous vehicle guidance systems for citrus grove navigation. Computers and Electronics in Agriculture 53 (2006) 130 143 Willrodt, F.L., 1924. Steering attachment for tractors. US. Wilson, J.N., 2000. Guidance of agricultural vehicles a historical perspective. Comput Electron Agric. 25(1-2): 3-9. 215