Name: robotic sensing and stimuli provision for guided plant growth
Uploaded: 2019-07-01T15:00:00
Duration: 8 min 2 s
Description: Watch this Scientific Journal Video about Robotic Sensing and Stimuli Provision for Guided Plant Growth at JoVE.com

この研究は、FET交付協定第640959号に基づき、欧州連合のHorizon 2020研究・イノベーションプログラムから資金を受け取ったフローラ・ロボティクス・プロジェクトによって支援されました。著者らは、アナスタシオス・ゲッソプロスとエワルド・ノイフェルトがハードウェア組み立てに貢献してくれたことに感謝し、タンジャ・カタリーナ・カイザーはプラント実験のモニタリングに貢献してくれたことに感謝している。

<ol>
	<li>&#197;strand, B., Baerveldt, A. J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=An+agricultural+mobile+robot+with+vision-based+perception+for+mechanical+weed+control.">An agricultural mobile robot with vision-based perception for mechanical weed control.</a> Autonomous Robots. 13 (1), 21-35 (2002).</li><li>Blackmore, B. S. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=A+systems+view+of+agricultural+robots.">A systems view of agricultural robots.</a> Proceedings of 6th European conference on precision agriculture (ECPA). , 23-31 (2007).</li><li>Edan, Y., Han, S., Kondo, N. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Automation+in+agriculture.">Automation in agriculture.</a> Springer handbook of automation. , 1095-1128 (2009).</li><li>Van Henten, E. J., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=An+autonomous+robot+for+harvesting+cucumbers+in+greenhouses.">An autonomous robot for harvesting cucumbers in greenhouses.</a> Autonomous Robots. 13 (3), 241-258 (2002).</li><li>Al-Beeshi, B., Al-Mesbah, B., Al-Dosari, S., El-Abd, M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=iplant:+The+greenhouse+robot.">iplant: The greenhouse robot.</a> Proceedings of IEEE 28th Canadian Conference on Electrical and Computer Engineering (CCECE). , 1489-1494 (2015).</li><li>Giraldo, J. P., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Plant+nanobionics+approach+to+augment+photosynthesis+and+biochemical+sensing.">Plant nanobionics approach to augment photosynthesis and biochemical sensing.</a> Nature Materials. 13 (4), (2014).</li><li>Mazarei, M., Teplova, I., Hajimorad, M. R., Stewart, C. N. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Pathogen+phytosensing:+Plants+to+report+plant+pathogens.">Pathogen phytosensing: Plants to report plant pathogens.</a> Sensors. 8 (4), 2628-2641 (2008).</li><li>Zimmermann, M. R., Mith&#246;fer, A., Will, T., Felle, H. H., Furch, A. C. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Herbivore-triggered+electrophysiological+reactions:+candidates+for+systemic+signals+in+higher+plants+and+the+challenge+of+their+identification.">Herbivore-triggered electrophysiological reactions: candidates for systemic signals in higher plants and the challenge of their identification.</a> Plant Physiology. , 01736 (2016).</li><li>Hamann, H., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=.">.</a> Flora robotica--An Architectural System Combining Living Natural Plants and Distributed Robots. , (2017).</li><li>Arkin, R. C., Egerstedt, M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Temporal+heterogeneity+and+the+value+of+slowness+in+robotic+systems.">Temporal heterogeneity and the value of slowness in robotic systems.</a> Proceedings of IEEE International Conference on Robotics and Biomimetics (ROBIO). , 1000-1005 (2015).</li><li>Mahlein, A. K. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Plant+disease+detection+by+imaging+sensors-parallels+and+specific+demands+for+precision+agriculture+and+plant+phenotyping).">Plant disease detection by imaging sensors-parallels and specific demands for precision agriculture and plant phenotyping).</a> Plant Disease. 100 (2), 241-251 (2016).</li><li>Wahby, M., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=A+robot+to+shape+your+natural+plant:+the+machine+learning+approach+to+model+and+control+bio-hybrid+systems.">A robot to shape your natural plant: the machine learning approach to model and control bio-hybrid systems.</a> Proceedings of the Genetic and Evolutionary Computation Conference (GECCO &#39;18). , 165-172 (2018).</li><li>Bastien, R., Douady, S., Moulia, B. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=A+unified+model+of+shoot+tropism+in+plants:+photo-,+gravi-and+propio-ception.">A unified model of shoot tropism in plants: photo-, gravi-and propio-ception.</a> PLoS Computational Biology. 11 (2), e1004037 (2015).</li><li>Wahby, M., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Autonomously+shaping+natural+climbing+plants:+a+bio-hybrid+approach.">Autonomously shaping natural climbing plants: a bio-hybrid approach.</a> Royal Society Open Science. 5 (10), 180296 (2018).</li><li>Liscum, E., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Phototropism:+growing+towards+an+understanding+of+plant+movement.">Phototropism: growing towards an understanding of plant movement.</a> Plant Cell. 26, 38-55 (2014).</li><li>Christie, J. M., Murphy, A. S. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Shoot+phototropism+in+higher+plants:+new+light+through+old+concepts.">Shoot phototropism in higher plants: new light through old concepts.</a> American Journal of Botany. 100, 35-46 (2013).</li><li>Migliaccio, F., Tassone, P., Fortunati, A. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Circumnutation+as+an+autonomous+root+movement+in+plants.">Circumnutation as an autonomous root movement in plants.</a> American Journal of Botany. 100, 4-13 (2013).</li><li>Gianoli, E. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=The+behavioural+ecology+of+climbing+plants.">The behavioural ecology of climbing plants.</a> AoB Plants. 7, (2015).</li><li>Vestartas, P., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Design+Tools+and+Workflows+for+Braided+Structures.">Design Tools and Workflows for Braided Structures.</a> Proceedings of Humanizing Digital Reality. , 671-681 (2018).</li><li>Pierik, R., De Wit, M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Shade+avoidance:+phytochrome+signalling+and+other+aboveground+neighbour+detection+cues.">Shade avoidance: phytochrome signalling and other aboveground neighbour detection cues.</a> Journal of Experimental Botany. 65 (10), 2815-2824 (2014).</li><li>Fraser, D. P., Hayes, S., Franklin, K. A. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Photoreceptor+crosstalk+in+shade+avoidance.">Photoreceptor crosstalk in shade avoidance.</a> Current Opinion in Plant Biology. 33, 1-7 (2016).</li><li>Hogewoning, S. W., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Photosynthetic+Quantum+Yield+Dynamics:+From+Photosystems+to+Leaves.">Photosynthetic Quantum Yield Dynamics: From Photosystems to Leaves.</a> The Plant Cell. 24 (5), 1921-1935 (2012).</li><li>McCree, K. J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=The+action+spectrum,+absorptance+and+quantum+yield+of+photosynthesis+in+crop+plants.">The action spectrum, absorptance and quantum yield of photosynthesis in crop plants.</a> Agricultural Meteorology. 9, 191-216 (1971).</li><li>. Autonomously shaping natural climbing plants: a bio-hybrid approach [Dataset] Available from: <a target="_blank" href="https://doi.org/10.5281/zenodo.1172160">https://doi.org/10.5281/zenodo.1172160</a> (2018)</li></ol>

著者らは、彼らが競合する金銭的利益を持っていないと宣言します。

提示された方法論は、特定のパターンを生成するために、植物の成長の刺激駆動ステアリングを自動化するための最初のステップを示しています。これは、単一の実験セットアップに組み合わせながら、植物の健康の継続的な維持を必要とし、生化学的成長応答の明確な領域と、刺激の検出、通信、および制御された生成を設計したメカトロニクス機能の異なる領域。ここでは登山植物に焦点を当てているため、機械的なサポートも不可欠です。現在のセットアップの制限は規模ですが、方法論は簡単に拡張できると考えています。機械足場は、より大きなセットアップのために拡張することができ、したがって、拡張された構成とパターンを可能にする成長の長い期間。ここでは、成長は45°傾斜で機械的サポートのグリッドに制限され、植物の意思決定位置は、そのグリッドの分岐に制限されているので、セットアップは2次元とバイナリ左右の決定に制限されています。機械的な拡張は、複雑な形状9、19を可能にするために、3D足場と異なる材料を含めることができます。この方法論は、ユーザーが定義したパターンを自動的に拡張するシステムと考えることができます。機械的構成の複雑さを拡張することで、ユーザーは目的のパターンに対していくつかの制限に直面する必要があります。このようなアプリケーションの場合、ユーザーソフトウェアツールは、パターンが製造可能であることを確認する必要があり、メカトロニクスは、植物を操縦するために適切な刺激を生成することによって、パターンの生産を自己組織化する必要があります。また、最初のアクティブ化されたロボットがプラントを検出したことがないが休眠状態のロボットがプラントを検出したことがない場合など、元の計画パターンが部分的に失敗した場合など、成長を継続する方法を決定する回復計画とポリシーを含むようにソフトウェアを拡張する必要があります。成長する先端の位置が活性化されたロボットを超えているのが分かった。
提示された方法論において、プロトコル選択基準を満たす植物種の例は、クライミング共通豆、P.ブルガリsである。これは、代表的な結果で使用される種です。P.ブルガリはUV-Aと青色光に強い陽性光トロピズムを有するので、植物中のフォトトロピン(光受容体タンパク質)は波長340-500nmに対応する光子を吸収する。受容体がトリガされると、最初の腫脹は、引き起こされた受容体に対するステム組織への水の優先的な再移によって茎に起こり、可逆的な方向応答を引き起こす。次いで、茎内で、オーキシン(植物パターニングホルモン)が同じ組織位置に向けられ、指向性応答を永続化し、硬直するにつれてステム組織を固定する。この動作は、植物が孤立した青色光と孤立した赤色光にのみさらされ、IR近接センサからの入射遠い赤色光が干渉しないほど低いレベルで、これらの制御された屋内条件で植物を形成するために使用することができます。シェード回避応答20,21などの動作を使用します。植物中の光トロピズム反応は、ピーク放出max =465nmの青色ダイオードからの光へのセットアップで応答し、植物中の光合成22、23はピーク放出max=650nmの赤色ダイオードによって支持される。高さ数メートルまで成長するP.ブルガリは、ポットあたりに必要な商業園芸土壌のおよそ3 Lがセットアップスケールに適合するので、全体的なセットアップに適しています。
現在の設定は、引き付け刺激として光に焦点を当てていますが、追加の刺激は他の実験タイプに関連する可能性があります。所望のパターンが植物の異なるグループ間の分離を必要とする場合(例えば、所望のパターンは反対側を選択するために植物の2つのグループを必要とする)、1種類の刺激のみを使用して実現できない場合があります。足場の形状とは無関係に、このような複雑な成長パターンの場合、植物の異なるグループは、それぞれの引所刺激が干渉しないように、異なる期間に成長する可能性があり、分岐の統合も可能になります。イベント。しかし、これは常に適切な解決策とは限らず、標準的な魅力的な光刺激は、シェーディングなどの反発を撃退することによって、または遠赤色光または振動モータ9、14のような他の刺激によって増強され得る。
提示された方法と実験設計は、植物の方向性の成長に自動的に影響を与える洗練された方法論への最初のステップに過ぎません。実験のセットアップは、植物のバイナリ決定のシーケンスのみを決定することによって基本的であり、我々は刺激を管理しやすい1つに焦点を当てます。この方法の統計的有意性を証明し、より多くの刺激を加え、分岐などの他のプロセスを制御するために、さらなる研究が必要です。ロボットの長期的な信頼性を保証するための十分な開発により、提示された方法論は、長期間にわたる植物実験の自動化を可能にし、プラント開発段階の研究に伴うオーバーヘッドを削減することができます。シュートのそれを超えて。同様の方法は、生物と自律ロボットの間の未踏のダイナミクスに関する将来の調査を可能にする可能性がある。

製造および生産における自動化の普及の増加と一致して、ロボットは植物1、2、3、4、5を種まき、扱い、収穫するために利用されている。ロボット技術を用いて、刺激に対する方向性応答を介して成長を操縦することを目的として、非侵襲的な方法で植物実験を自動化します。伝統的なガーデニングの実践は、機械的拘束と切断によって木や茂みの手動成形が含まれています。刺激を伴う成長パターンを操縦することで、例えばこのシェーピングタスクに適用できる方法論を提示する。我々の提示された方法論はまた、光刺激を提供することに特に焦点を当てて、自動化された植物実験に向けたステップです。この技術が堅牢で信頼性の高い製品になると、プラント実験のコストを削減し、時間と手作業のオーバーヘッドのために実現不可能な新しい自動実験を可能にする可能性があります。ロボット要素は自由にプログラム可能で、センサー、刺激供給用アクチュエータ、マイクロプロセッサを備えているため、自律的に動作します。ここでは近接センシング(近距離での距離の測定)と光刺激に焦点を当てていますが、他の多くのオプションが実現可能です。例えば、センサは、植物の色を分析するために使用することができ、生化学的活性6を監視したり、植物電気生理学8を通じて例えば環境条件を監視するための7つのアプローチをフィトセンシングするために使用することができる。同様に、アクチュエータオプションは、振動モータ、噴霧装置、ヒーター、ファン、シェーディングデバイス、または指向された物理的接触のためのマニピュレータを介して、他のタイプの刺激9を提供する場合があります。ロボットにゆっくりとした移動性を提供するために、追加の作動戦略を実装することができ(すなわち、遅いボット'10)、彼らは徐々に刺激を提供する位置と方向を変更することができます。さらに、ロボットはシングルボードコンピュータを搭載しているため、植物表現型11や刺激作動12用の人工ニューラルネットワークコントローラのビジョンなど、より洗練されたプロセスを実行することができます。植物科学の研究の焦点は、多くの場合、早期成長(すなわち、芽で)13に焦点を当てているので、自律ロボットシステムを使用して長期間にわたって植物に影響を与える領域全体が未調査のようで、多くの将来の機会を提供する可能性があります。さらに一歩進むと、ロボット要素自体が研究の対象と見なされ、ロボットや植物が密接に相互作用するバイオハイブリッドシステムの複雑なダイナミクスの研究が可能になります。ロボットは植物に刺激を選択的に課し、植物は適応行動に応じて反応し、成長パターンを変化させ、その後、そのセンサーを介してロボットによって検出されます。私たちのアプローチは、植物とロボットの間の行動フィードバックループを閉じ、恒所静的制御ループを作成します。
ロボットシステムの機能をテストする実験では、クライミング共通豆「Phaseolus」を独占的に使用しています。このセットアップでは、全高180cmの格子状の足場に機械的なサポートを備えたクライミングプラントを使用し、植物がチグモトロピズムの影響を受け、選択する成長方向の限られたセットを持っています。我々は数週間にわたって植物全体を形作りたいと考え、我々は若い芽を含む異なる成長期間にわたって、植物のフォトトロピズムマクロに影響を与えるために青色光刺激を使用し、後で茎の硬化を含む異なる成長期間にわたって。青色光以外の青色光を排他的に赤色光に与え、波長650nmでピーク放出する完全制御の周囲光条件で実験を行います。機械的サポートグリッドの分岐に達すると、左か右かをバイナリで判断します。ロボットは40 cmの間隔によって分かれて、これらの機械分岐に置かれる。所望の成長パターン(この場合はジグザグパターン)の事前定義された地図に従って、波長465nmでピーク放出を伴い、青色発光を自律的に活性化および非活性化します。このようにして、植物は定義された順序で分岐から分岐に導かれる。一度にアクティブ化されるロボットは 1 台のみで、その下の機械的サポートで植物の成長を自律的に監視しながら青色光を発します。赤外線近接センサーを使用して成長する先端を検出すると、青色光の発光を停止し、無線を介して近隣のロボットに通信します。シーケンス内の次のターゲットであることを決定するロボットは、その後活性化し、新しい機械的分岐に向かって植物の成長を引き付けます。
私たちのアプローチは、エンジニアリングされたメカニズムと自然なメカニズムの両方を組み込むように、私たちの実験は、同時に、相互に動作するいくつかの方法が含まれています。ここでのプロトコルは、まずメソッドの種類に従って編成され、それぞれが統一された実験セットアップに統合する必要があります。これらのタイプは植物種の選択です。ハードウェアと力学を含むロボット設計;通信および制御のためのロボットソフトウェア;植物の健康の監視と維持。その後、プロトコルは実験設計に進み、データの収集と記録が続きます。これまでに得られた結果の詳細については、Wahby et al.14を参照してください。代表的な結果は、すべてのロボットが刺激を与えない(すなわち、休眠状態)制御実験の3種類の実験をカバーしています。植物が1つの刺激を提供するロボットと休眠しているロボットの間でバイナリ選択をする単一意思決定実験;植物が定義済みのパターンを成長させるために一連のバイナリ選択肢をナビゲートする複数の決定実験。

<table>
	<tbody>
		<tr>
			<td>3D printed case</td>
			<td>Shapeways, Inc</td>
			<td>n/a</td>
			<td>Customized product, https://www.shapeways.com/</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>3D printed joints</td>
			<td>n/a</td>
			<td>n/a</td>
			<td>Produced by authors</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Adafruit BME280 I2C or SPI Temperature Humidity Pressure Sensor</td>
			<td>Adafruit</td>
			<td>2652</td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Arduino Uno Rev 3</td>
			<td>Arduino</td>
			<td>A000066</td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>CdS photoconductive cells</td>
			<td>Lida Optical &#38; Electronic Co., Ltd</td>
			<td>GL5528</td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Cybertronica PCB</td>
			<td>Cybertronica Research</td>
			<td>n/a</td>
			<td>Customized product, http://www.cybertronica.de.com/download/D2_node_module_v01_appNote16.pdf</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>DC Brushless Blower Fan</td>
			<td>Sunonwealth Electric Machine Industry Co., Ltd.</td>
			<td>UB5U3-700</td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Digital temperature sensor</td>
			<td>Maxim Integrated</td>
			<td>DS18B20</td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>High Power (800 mA) EPILED - Far Red / Infra Red (740-745 nm)</td>
			<td>Future Eden Ltd.</td>
			<td>n/a</td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>I2C Soil Moisture Sensor</td>
			<td>Catnip Electronics</td>
			<td>v2.7.5</td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>IR-proximity sensors (4-30 cm)</td>
			<td>Sharp Electronics</td>
			<td>GP2Y0A41SK0</td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>LED flashlight (50 W)</td>
			<td>Inter-Union Technohandel GmbH</td>
			<td>103J50</td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>LED Red Blue Hanging Light for Indoor Plant (45 W)</td>
			<td>Erligpowht</td>
			<td>B00S2DPYQM</td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Low-voltage submersible pump 600 l/h (6 m rise)</td>
			<td>Peter Barwig Wasserversorgung</td>
			<td>444</td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Medium density fibreboard</td>
			<td>n/a</td>
			<td>n/a</td>
			<td>For stand</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Micro-Spectrometer (Hamamatsu) on an Arduino-compatible breakout board</td>
			<td>Pure Engineering LLC</td>
			<td>C12666MA</td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Pixie - 3W Chainable Smart LED Pixel</td>
			<td>Adafruit</td>
			<td>2741</td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Pots (3.5 l holding capacity, 15.5 cm in height)</td>
			<td>n/a</td>
			<td>n/a</td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Power supplies (5 V, 10 A)</td>
			<td>Adafruit</td>
			<td>658</td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Raspberry Pi 3 Model B</td>
			<td>Raspberry Pi Foundation</td>
			<td>3B</td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Raspberry Pi Camera Module V2</td>
			<td>Raspberry Pi Foundation</td>
			<td>V2</td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Raspberry Pi Zero</td>
			<td>Raspberry Pi Foundation</td>
			<td>Zero</td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>RGB Color Sensor with IR filter and White LED - TCS34725</td>
			<td>Adafruit</td>
			<td>1334</td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Sowing and herb soil</td>
			<td>Gardol</td>
			<td>n/a</td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>String bean</td>
			<td>SPERLI GmbH</td>
			<td>402308</td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Transparent acrylic 5 mm sheet</td>
			<td>n/a</td>
			<td>n/a</td>
			<td>For supplemental structural support</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Wooden rods (birch wood), painted black, 5 mm diameter</td>
			<td>n/a</td>
			<td>n/a</td>
			<td>For plants to climb</td>
		</tr>
	</tbody>
</table>

robotic sensing and stimuli provision for guided plant growth

ロボットシステムは、収穫、灌漑、機械的雑草制御などの農業オートメーション活動に限定され、自然植物の操作に関する研究が積極的に行われています。本研究を拡張し、シグナル伝達とホルモン分布のための自然なメカニズムを介して植物の方向性の成長を操作する新しい方法論を紹介します。ロボット刺激供給の効果的な方法論は、植物の後の発達段階での新しい実験、または緑の壁のための植物の形成などの新しいバイオテクノロジーアプリケーションの可能性を開くことができます。植物との相互作用は、小さくて可変的な植物器官の近距離感知や、提供される刺激に加えて環境によって影響を受ける植物応答の制御された作動など、いくつかのロボット的な課題を提示します。植物の成長を促進するために、成長する先端の近接性を検出するセンサーを備えた不動ロボットのグループを開発し、光トロピズムを作動させる光刺激を提供するダイオードを用いた。ロボットは、制御された環境で最大5週間の持続時間を有する実験で、クライミングコモンビーン、フェイソルス・ブルガリsでテストされます。ロボットが波長465nm植物の成長で青色光ピーク放出を順次放出することで、機械的支持体に沿った連続したバイナリ決定を通じて目標位置に到達することに成功しています。成長パターンは、約7週間の期間にわたって累積的な長さで約250センチメートルまで成長した植物の茎で、高さ180センチメートルまでのセットアップでテストされます。ロボットは自分自身を調整し、完全に自律的に動作します。赤外線近接センサで近づいてくる植物の先端を検出し、必要に応じて青色光刺激と休眠状態を切り替えるために無線で通信します。全体として、得られた結果は、自然システムと工学的自律システム間の潜在的に複雑な相互作用の研究のために、ロボットと植物実験方法論を組み合わせた有効性をサポートする。

制御:ロボット刺激のない植物の行動。 青色光の欠如(すなわち、すべてのロボットが休眠状態)のために、陽性光トロピズムは植物でトリガされません。したがって、植物は重力に従って、偏った上向きの成長を示す。また、典型的な円周(すなわち、巻き取り)を表示し、図4Aを参照してください。予想通り、プラントは休眠ロボットにつながる機械的なサポートを見つけることができません。植物は、もはや自分の体重をサポートすることができなくなったときに崩壊します。少なくとも2つの植物が崩壊したときに実験を中止し、図4B、Cを参照してください。
単一または複数の意思決定:ロボット刺激による植物の行動 4回の単一意思決定実験では、2回の走行が左ハンドル(すなわち、分岐の左のロボットが刺激するために活性化される)、2つのランが右方向のステアリングを持っています。刺激ロボットは、正しいサポートに向かって植物を正常に操縦し、図5を参照してください。正しい支持体の茎角に最も近い植物が最初に取り付けます。各実験では、少なくとも1つの植物が支持に取り付け、刺激ロボットに到達するまで上昇し、それによって実験を終了します。1 つの実験では、2 番目のプラントが正しいサポートに接続されます。残りの植物は、より長い実験期間で同様に付着する可能性があります。どのプラントも正しくないサポートにアタッチしません。各実験は平均13日間連続して実行されます。
2つの複数決定実験では、植物はあらかじめ定義されたジグザグパターンに成長し、図6Aを参照してください。各実験は約7週間実行されます。実験が始まると、ロボットは状態を刺激(3.6.3参照)に設定し、規定のパターンに従って正しい支持に向かって植物を操縦します。植物が取り付けて登り、活性化された刺激ロボットに到着し、最初の決定を完了します。3.7.3によると、現在の刺激ロボットは休眠状態になり、隣接する隣人に知らされます。ジグザグ パターンの次にある休止状態のネイバーは、それ自体を刺激に切り替えます(3.7.6 を参照)。休眠中のロボットによってプラントが検出された場合、そのロボットは反応しません(3.7.2参照)。プラントは継続し、残りの3つの決定を正常に完了します。したがって、定義済みのジグザグ パターンは完全に成長しています(図6B)。
すべての実験データだけでなく、ビデオは、オンライン24で利用可能です。
<img alt="Figure 1" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/59835/59835fig1.jpg"> 図 1.不動ロボットとその主要コンポーネント。図は、著者出版物Wahby et al.14から転載し、クリエイティブ・コモンズ・ライセンスCC-BY 4.0(補足ファイルを参照)で使用され、ライセンスで許可されている変更を含む。<a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/59835/59835fig1large.jpg" target="_blank">この図のより大きなバージョンを表示するには、ここをクリックしてください。</a>
<img alt="Figure 2" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/59835/59835fig2.jpg"> 図 2.不動ロボットエレクトロニクスの構成要素図。IRLML2060 LEDドライバは、PWMを介してロボットのシングルボードコンピュータ(例えばラズベリーパイ)とインターフェースされ、LEDの明るさを制御します。LP5907スイッチは、汎用入出力(GPIO)ヘッダーピンを介してシングルボードコンピュータとインターフェースされ、ファンを制御します。MCP3008アナログ/デジタルコンバータ(ADC)は、シリアル周辺インタフェース(SPI)を介してシングルボードコンピュータとインターフェースされ、アナログIRおよび光依存抵抗(LDR)センサーデータを読み取ります。<a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/59835/59835fig2large.jpg" target="_blank">この図のより大きなバージョンを表示するには、ここをクリックしてください。</a>
<img alt="Figure 3" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/59835/59835fig3.jpg"> 図 3.'03.04.16の直後に、植物の先端がサポートを登り、ロボットの視野に到着します。(A) 実験中のサンプルIR近接センサスケール電圧測定値(縦軸)。値が大きいほど、プラントチップ検出が示されます。(B)IR近接センサは、サポートアタッチメントに従って配置および配向され、効果的な植物先端検出を確保する。図は、著者出版物Wahby et al.14から転載し、クリエイティブ・コモンズ・ライセンスCC-BY 4.0(補足ファイルを参照)で使用され、ライセンスで許可されている変更を含む。<a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/59835/59835fig3large.jpg" target="_blank">この図のより大きなバージョンを表示するには、ここをクリックしてください。</a>
<img alt="Figure 4" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/59835/59835fig4.jpg"> 図 4.制御実験の結果フレームは、4つの植物すべてが青色光がない場合に支持に付着しなかったことを示すフレームを示した。(A) 5日後、全ての植物は、後の成長条件については、対照実験の1つで上向きに成長する((C)参照)。(B) 15日後、3つの植物が崩壊し、1つは最初の対照実験でまだ上向きに成長している。(C) 7日後、2つの植物が崩壊し、2つ目の対照実験で2つの植物が依然として上向きに成長している((A)前の成長状態については参照)。図は、著者出版物Wahby et al.14から転載し、クリエイティブ・コモンズ・ライセンスCC-BY 4.0(補足ファイルを参照)で使用され、ライセンスで許可されている変更を含む。<a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/59835/59835fig4large.jpg" target="_blank">この図のより大きなバージョンを表示するには、ここをクリックしてください。</a>
<img alt="Figure 5" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/59835/59835fig5.jpg"> 図 5.単一意思決定実験は、刺激ロボットがバイナリ決定を通じて植物を操縦し、正しい支持を登る能力を示すフレームを結果付ける。4つの実験すべてで、1つのロボットは刺激に設定され、もう1つはジャンクションの2つの反対側で休止するように設定されています。フレームは、刺激ロボットがそれらを検出する直前に植物の位置を示しています。各実験では、少なくとも1つのプラントが正しいサポートに取り付けられており、誤ったプラントにプラントが付着しません。また、サポートされていない植物は、刺激ロボットに偏った成長を示す。E,F,G,HはそれぞれA,B,C,Dのクローズアップである。 図は、著者出版物Wahby et al.14から転載し、クリエイティブ・コモンズ・ライセンスCC-BY 4.0(補足ファイルを参照)で使用され、ライセンスで許可されている変更を含む。<a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/59835/59835fig5large.jpg" target="_blank">この図のより大きなバージョンを表示するには、ここをクリックしてください。</a>
<img alt="Figure 6" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/59835/59835fig6v2.jpg"> 図 6.複数意思決定実験。(A) ターゲットジグザグパターンがマップ上で緑色で強調表示されます。(B)実験からの最後のフレーム(40日後)は、パターン上の最後の刺激ロボットの前に植物の状況を示す。ロボットはジグザグパターンを正常に成長させる。図は、著者出版物Wahby et al.14から転載し、クリエイティブ・コモンズ・ライセンスCC-BY 4.0(補足ファイルを参照)で使用され、ライセンスで許可されている変更を含む。<a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/59835/59835fig6large.jpg" target="_blank">この図のより大きなバージョンを表示するには、ここをクリックしてください。</a>

Watch this Scientific Journal Video about Robotic Sensing and Stimuli Provision for Guided Plant Growth at JoVE.com

Robotic Sensing and Stimuli Provision for Guided Plant Growth

分散ロボットノードは、登山植物の成長軌道を操縦するために青色光刺激のシーケンスを提供します。自然光トロピズムを活性化することにより、ロボットは、ロボットが休眠しているときに対照的に不可能である事前定義されたパターンにそれらを成長させ、バイナリ左右の決定を通して植物を導きます。

誘導植物成長のためのロボットセンシングと刺激供給

Robot systems are actively researched for manipulation of natural plants, typically restricted to agricultural automation activities such as harvest, ...

自律システムを使用して植物の方向性成長を推進することは、これまで報告されなかった斬新で独創的な概念です。私たちにとって重要なのは、実際に実現可能なものを見つけることです。私たちの技術は、ロボットノードを使用して植物を所望の形に成長させ、センサーで植物を検出し、それに応じて刺激を切り替える最初の自動化された方法です。この方法とここで使用されるロボットは、フィードバックがバイオハイブリッドシステムの開発を決定する動的に成長する構造で採用することができます。植物の健康を維持し、交差点での存在を検出することは困難です。外部光源が障害状態で光光度応答をトリガーしていないことを確認します。ユーザー定義の成長パターンを成長させるためには、長期間にわたるプラントとロボットのコラボレーションを示すために、視覚的なデモンストレーションが必要です。私たちの研究グループの卒業生であるジュリアン・プテゾルドが実験手順をデモンストレーションします。実験を始める前に、成長する先端に紫外線Aと青色光に対して強い陽性光刺激を示すことを知られている植物種を選択してください。彼らは急速に成長し、青色光に向かって強い方向成長を示すので、私たちは、Phaseolus下品または一般的な豆を選択しました。単一ボードのワイヤレスローカルエリアネットワーク対応コンピュータの周りに各ロボットを構成し、カスタムプリント基板を介してコンピュータをセンサーおよびアクチュエータに接続します。1方向あたり1つの赤外線近接センサーを含め、植物に接近するためのテスト対象の1方向に対して、青色光要件を1方向に供給するのに十分な発光ダイオードを含むプラントに接近します。ロボット間のローカルキューを可能にし、隣接するロボットの各方向のフォト抵抗器を含めて、その光の発光状態を監視するハードウェアを含めます。選択した青色ダイオードの条件に応じて熱を放散するハードウェアと、各ロボットのケースエンクロージャの通気孔とファンの組み合わせを使用して、使用されるロボットエンクロージャを含めます。ロボットコンポーネントの方向が均一に処理されていることを確認した後、青色のダイオードを配置して、植物が接近し得る各方向に同等の光強度を分布させ、そのレンズ角の中心軸が機械的サポートの各軸から60度以内になるようにロボットケース内の各ダイオードの向きを与えます。赤外線近接センサーは、ロボットと、各センサーの視線角が支持軸に平行になるように、各センサを配向させてサービスを受けている機械的サポートとの間の接続点から 1 センチメートル以内のそれぞれの成長方向に対して、同等に配置します。次に、125%180センチメートルの透明アクリルを、セットアップを直立した位置に保持することができる幅125センチメートルのスタンドに貼り付ける。ロボットを二重に位置に保持し、植物の平均成長軌道を制限するために植物のクライミング足場として機能するモジュラーメカニカルサポートのセットにロボットを統合します。各ロボットには、特定の機械支持を固定するためのアタッチメントポイントを含め、プラントがロボットに接近または出発する各方向に対して1つのアタッチメントポイントを含みます。スタンドに適切な土を置き、アクリルシートに対してポットを配置し、以前に配置された支持体の端を挿入するアクリルシートに2台のロボットを取り付けます。次に、残りのロボットを貼り付け、ロボットの各列が前の行の35センチメートル上にあり、各ロボットが2列下にあるロボットまたはYジョイントの真上に水平に配置されるように、斜めグリットパターンに取り付けるパターンを繰り返します。機械サポートは、45度の傾斜角または支持ごとに最低30センチメートルの均一な支持長を有する傾斜の角度を有する規則的にグリットパターンで配置されるべきである。好ましい露出長は、植物の剥離の統計的に極端なケースのいくつかのバッファを可能にするために少なくとも40センチメートルでなければなりません。ロボットソフトウェアでは、ロボットが青色光を発する刺激状態と、ロボットが光を発しないか、赤色の光を発する休眠状態を確立します。実験環境下に設置し、ロボットの外部で、実験セットアップに向けて発光ダイオード成長ランプを使用して植物の光合成を維持します。発芽後、実験用設定のベースに各プラント独自のポットを提供し、必要に応じてヒーター、エアコン、加湿器、および除加湿器を使用して、選択した種に適した温度と湿度レベルを調整し、温度圧力湿度センサーを使用してこれらのレベルを監視します。複数の後続の刺激条件の存在下で植物の成長をテストするには、成長させるパターンのグローバルマップをロボットに提供し、完全な実験設定を包含する少なくとも1つのカメラビューを備えた2つ以上の見晴らしの良い場所に配置されたカメラを使用して実験のタイムラプスビデオを継続的にキャプチャします。キャプチャした画像が、通常は数ミリメートルの幅に過ぎない植物の成長のヒントの動きを適切にキャプチャするのに十分な解像度であることを確認します。次に、適切な実験成長期間にわたって、機械的サポートに沿った植物の付着事象と成長パターンを観察します。青色光を欠く条件下では、正の光刺激は引き起こされず、植物は重力症に従うにつれて偏りのない上向きの成長を示す。植物はまた、典型的には周回を表示します。これらの条件下で予想されるように、植物は休眠ロボットにつながる機械的な支持を見つけることができず、もはや自分の体重を支えることができないときに崩壊します。少なくとも2つの植物が崩壊したときに実験を停止する必要があります。この代表的な単一決定実験では、刺激ロボットが植物を正しい支持に向けてうまく操縦しました。この代表的な複数決定実験では、植物は、事前定義されたジグザグパターンが完全に成長するまで、それぞれ植物の成長を感知し、刺激するために休眠ロボットと刺激ロボットを使用して事前定義されたジグザグパターンに成長しました。この種のバイオハイブリッドシステムを研究することは、建築、生物学、工学からの新しい技術に道を開き、生きている適応構造を開発し、建物の構成要素を成長させます。

Research

JoVE Journal

Engineering

Terahertz Microfluidic Sensing Using a Parallel-plate Waveguide Sensor

平行平板導波センサを用いたテラヘルツマイクロ流体センシング

Refractive index (RI) sensing is a powerful noninvasive and label-free sensing technique for the identification, detection and monitoring of microfluidic ...

Synthesis and Operation of Fluorescent-core Microcavities for Refractometric Sensing

Refractometricセンシング用蛍光コアマイクロキャビティの合成と操作

This paper discusses  fluorescent core microcavity-based sensors that can operate in a microfluidic  analysis setup. These structures are based on the ...

A Testing Platform for Durability Studies of Polymers and Fiber-reinforced Polymer Composites under Concurrent Hygrothermo-mechanical Stimuli

同時Hygrothermo-機械的刺激下でのポリマーおよび繊維強化ポリマー複合材料の耐久性研究のための試験プラットホーム

The durability of polymers and fiber-reinforced polymer composites under service condition is a critical aspect to be addressed for their robust designs ...

Femtosecond Laser Filaments for Use in Sub-Diffraction-Limited Imaging and Remote Sensing

サブ Diffraction 限定画像、リモートセンシング用フェムト秒レーザーのフィラメント

Probing remote matter with laser light is a ubiquitous technique used in circumstances as diverse as laser-induced breakdown spectroscopy and barcode ...

Design and Implementation of a Bespoke Robotic Manipulator for Extra-corporeal Ultrasound

設計と体外超音波特注ロボット ・ マニピュレーターの実装

With the potential for high precision, dexterity, and repeatability, a self-tracked robotic system can be employed to assist the acquisition of real-time ...

A Silicon-tipped Fiber-optic Sensing Platform with High Resolution and Fast Response

高解像度・高速応答の光ファイバーセンシングのシリコン チップを渡したプラットフォーム

In this article, we introduce an innovative and practically promising fiber-optic sensing platform (FOSP) that we proposed and demonstrated recently. This ...

Infrared Degenerate Four-wave Mixing with Upconversion Detection for Quantitative Gas Sensing

定量のガスを検知用アップコン バージョン検知赤外線縮退四光波混合

We present a protocol for performing gas spectroscopy using infrared degenerated four-wave mixing (IR-DFWM), for the quantitative detection of gas species ...