Vérification de la précision d’un capteur de tracteur agricole et description d’un algorithme de correction

  • Damien Maillard

Student thesis: Master typesMaster en sciences informatiques

Résumé

L’agriculture de précision est de plus en plus utilisée dans les exploitations agricoles. Cette agriculture de précision se base sur la collecte de données de sol, de données environnementales ou de données d’utilisation de machines agricoles pour élaborer des calculs de production et essayer d’en améliorer les rendements.
Ces collectes de données sont souvent importantes et les systèmes informatiques doivent être dimensionnés pour permettre cela. Plusieurs notions doivent donc être prises en compte afin d’en faciliter tant la collecte des données que l’exploitation de celles-ci.
Il faut que ces données soient :
— collectées correctement ;
— fiables;
— stockées de manière efficace ;
— utilisées à bon escient.
La question est donc posés de savoir si, lors de ces collectes, les données obtenues sont fiables. Quel peut être le taux d’erreur d’une donnée fournie et quel sera l’impact sur les résultats des calculs proposés utilisant ces données.
Cette question peut également être étendue à l’impact sociétal ou environnemental de ces résultats.
Le choix s’est posé d’essayer de répondre à ces questions en consultant les données collectées sur un tracteur agricole.
Un récapitulatif des études menées à ce sujet est tout d’abord proposé.
Plusieurs études mettent l’accent sur le fait que les données fournies par les capteurs d’un tracteur agricole ne peuvent être exploitées sans application d’une méthode de régression.
Ensuite, un essai de vérification de ces affirmations est réalisé par l’utilisation de jeux de données collectées sur un tracteur agricole suivant des conditions d’utilisation déterminées.
Enfin, pour terminer, un aperçu des études menées qui proposent des algorithmes permettant d’appliquer les corrections nécessaires est rédigé. La correction peut être proposée via une méthode de régression ou par le biais de réseaux de neurones. Une proposition consistera à implémenter ultérieurement les algorithmes analysés pour permettre aux chercheurs de valider des données qui serviront par la suite dans des modèles mathématiques.
la date de réponse3 sept. 2021
langue originaleFrançais
L'institution diplômante
  • Universite de Namur
SuperviseurMarie-Ange Remiche (Promoteur)

mots-clés

  • Agriculture
  • Précision
  • Machine Learning
  • CAN
  • Neurone
  • GPS
  • ISOBUS
  • J1939

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