RFID tag aided navigation system for lawnmowers

Abstract

Bosch Indego is an autonomous lawnmower that uses a perimeter wire to define the mowing area as well as a basic location/navigation mechanism. Apart from this absolute reference, the robot’s only sources of data are their inertial sensors and the integration of the motor’s movement (odometry). This implies that in larger gardens, there may be significant deviations, resulting in miscuts in certain regions. The main objective of this dissertation is to demonstrate that by integrating RFID tags placed on the grass as new reference points, it is possible to optimize the navigation/location process and reduce the robot’s localization deviation without having to return to the only source of absolute location (dock), which may be too far away from the cutting zone. Firstly, a research was conducted to determine the sort of RFID system that would be most suited for this application. Following that, it was implemented a system capable of proving the capacity to georeference RFID tags validating the relative error between the tag and the robot’s location with an emulator designed for this purpose. Subsequently, several tests were carried out on two synthetic fields, where tags were placed on the grass either randomly or in the perimeter wire. In the end, it was demonstrated that an RFID system can be implemented with the potential of aiding the mower by providing more reference points to the area. However, tests showed that the best solution is based on the implementation of tags exclusively on the perimeter wire, since the robot’s movement is very unpredictable, making it not always possible to correctly detect the tags. This does not happen when the mower is following the perimeter wire. Even so, it was possible to exemplify the great versatility that an RFID system can offer, namely being able to identify the dock without user intervention. Future work on this system should focus on improving tag detection accuracy as well as tag positioning relative to robot movement.

Bosch Indego é um corta-relvas autónomo que utiliza um fio de perímetro que demarca a zona de corte e serve de mecanismo base de localização/navegação. Tirando esta referência absoluta, o robot apenas conta com informação de sensores inerciais e integração da deslocação da parte motora (odometeria). Isto faz com que, em jardins de grandes dimensões possa ter desvios consideráveis, podendo falhar o corte em algumas zonas. O principal foco desta dissertação é demonstrar que é possível optimizar o processo de navegação/localização com a integração de tags RFID colocadas no relvado, que servirão como novos pontos de referência, de forma a corrigir o desvio de localização do robot sem que este tenha de voltar para a única fonte de localização absoluta que é a doca, que poderá estar muito distante da zona de corte. Primeiro foi feito um estudo sobre qual o tipo de sistema RFID por forma a saber qual a tecnologia mais apropriada para esta aplicação. Após isto, foi feita uma implementação capaz de demonstrar através de um emulador feito para o efeito a capacidade de georreferenciar tags RFID validando o erro entre a tag e a posição do robot. Posteriormente, foram feitos vários testes em dois relvados sintéticos, onde as tags foram colocadas no relvado quer de forma aleatória, quer organizada em cima do fio de perímetro. No fim demonstrou-se que é possível implementar um sistema RFID com a possibilidade de ajudar o robot através da adição de mais pontos de referência no mapa. Contudo, os testes constataram que a melhor solução baseia-se na implementação de tags exclusivamente no fio de perímetro, uma vez que o movimento do robot é muito incerto fazendo com que nem sempre seja possível detetar corretamente as tags. Isto não acontece quando este está a seguir o fio de perímetro. Ainda assim, foi possível exemplificar a grande versatilidade que um sistema RFID pode oferecer, nomeadamente podendo identificar a doca sem que seja necessária intervenção do utilizador. O trabalho futuro deste sistema deve-se de focar em melhorar a precisão da deteção das tags tal como o posicionamento das mesmas relativamente ao movimento do robot.