Tóm tắt Luận án Tiến sĩ: Nghiên cứu giải pháp điều hướng cho robot di động phục vụ giám sát môi trường và sự phát triển của cây trồng trong nông nghiệp

Trong bối cảnh nông nghiệp công nghệ cao và cuộc cách mạng công nghiệp 4.0, việc ứng dụng tự động hóa, đặc biệt là robot di động, trở nên cấp thiết để nâng cao hiệu quả giám sát môi trường và cây trồng trong nhà kính. Các phương pháp giám sát truyền thống còn hạn chế, trong khi các hệ thống cảm biến không dây đối mặt với thách thức về năng lượng và độ bao phủ. Nghiên cứu này tập trung phát triển các giải pháp điều hướng thông minh cho robot di động nhằm tối ưu hóa quá trình thu thập dữ liệu từ mạng cảm biến và hình ảnh cây trồng. Mục tiêu là đảm bảo việc giám sát toàn diện, tiết kiệm năng lượng và hỗ trợ phát hiện sớm sâu bệnh, góp phần vào sự phát triển bền vững của nông nghiệp hiện đại.

Đối tượng độc giả chính là các nhà nghiên cứu, kỹ sư và chuyên gia trong lĩnh vực tự động hóa, robot học, trí tuệ nhân tạo, nông nghiệp chính xác và quản lý nhà kính.

Luận án này nghiên cứu các giải pháp điều hướng tiên tiến cho robot di động nhằm tối ưu hóa việc giám sát môi trường và sự phát triển của cây trồng trong nông nghiệp công nghệ cao, đặc biệt là trong môi trường nhà kính. Nghiên cứu đặt ra trong bối cảnh các hệ thống giám sát hiện có, bao gồm cả mạng cảm biến không dây, còn tồn tại hạn chế về hiệu quả thu thập dữ liệu và tiêu thụ năng lượng. Để giải quyết vấn đề này, luận án đề xuất một thuật toán điều hướng (MRNA – Monitoring Robot Navigation Algorithm) giúp robot di động di chuyển hiệu quả trong nhà kính, thu thập đầy đủ dữ liệu từ các nút cảm biến đầu cụm trong khoảng thời gian cho phép và giảm thiểu mức tiêu thụ năng lượng của các nút cảm biến. Thuật toán này dựa trên các nguyên tắc hình học heuristic, tối ưu hóa đường đi của robot tương tự bài toán người du hành (TSP) để đảm bảo thu thập dữ liệu toàn diện. Ngoài ra, để nâng cao chất lượng giám sát cây trồng, luận án cải tiến mô hình trí tuệ nhân tạo (cụ thể là mô hình YOLO) để nhận diện và phân tích hình ảnh, từ đó phát hiện sớm và chính xác các dấu hiệu sâu bệnh. Công trình này không chỉ đóng góp vào sự phát triển của robot di động thông minh và trí tuệ nhân tạo trong nông nghiệp chính xác, mà còn mang lại ý nghĩa thực tiễn to lớn trong việc nâng cao năng suất, chất lượng sản phẩm và thúc đẩy một nền nông nghiệp bền vững, giảm thiểu sử dụng hóa chất và tối ưu hóa chi phí vận hành.