n. 3-4/2025 17 TECHNOLOGY si un sistema di telecamere può coadiuvare o sostituire il segnale Gps. Avviene per esempio quando si lavora tra i filari, o su particolari colture, come quelle a file (mais, per esempio). In questi casi, sistemi laser o di visione artificiale sono più immediati e precisi del posizionamento satellitare. Una telecamera fissata sulla barra di taglio, per esempio, permette facilmente di guidare la mietitrebbia, occupando tutta la testata e liberando il conducente dal costante controllo della direzione. Interessante, in questo ambito, una recente applicazione, proposta da John Deere: un sistema di telecamere per mantenere il trattore tra le file della coltura qualora essa non sia stata seminata con l’ausilio del satellite. Una semina realizzata dall’uomo non ha mai linee perfettamente rette e utilizzando una successiva applicazione con guida automatica – per esempio, la sarchiatura – si finirebbe per danneggiare le piante che escono dallo schema. La telecamera, invece, segue diligentemente le file, anche se irregolari, mantenendo le ruote del trattore nell’interfila e gestendo anche gli attrezzi posteriori. In altri casi, la telecamera ha una funzione di sorveglianza su determinate attività che non possono essere controllate dall’occhio umano. Per esempio, una telecamera posta nel canale elevatore della mietitrebbia è in grado di analizzare sia l’entità del recupero (granella sfuggita alla prima trebbiatura), sia delle rotture di granella, che rappresentano ovviamente un difetto della lavorazione. Nessun occhio umano potrebbe contare le cariossidi spezzate in un flusso continuo e impetuoso di cereale, ma un ocspecific software and electric actuators, are capable of enabling specific operations, such as attaching the milking head to a cow's udder, targeted weeding or the hoeing of vegetables. In this case, the camera identifies the position and shape of the udder (or the weed), which will then be sprayed by the nozzle, or - in another instance - it is able to move a hoeing blade between one plant and another on a row of vegetables, in order to eradicate the weeds without damaging the crop. Another recent automation linked to cameras, is the automatic carriage filling function on some harvesting machines (typically forage harvesters). The camera monitors where the product falls and moves the discharge chute back and forth to automatically and evenly fill the entire carriage. The eyes of robots. Going from automatic filling to autonomous driving is not a short step: you have to go from a single repetitive operation to a complex activity, which involves moving freely in space, avoiding obstacles, finding the work field and, above all, making non-programmed decisions. However, the first Automatic Guided Vehicles (AGVs) are already on the market and many others are in the (fairly advanced) prototype stage. Whether on land or in the air, an autonomous vehicle needs to orient itself in space. This can occur in several ways. By use of a satellite system, for example, obviously using corrections that allow for a reduced margin of error. Or by laser devices, using the wellknown Light Detection and Ranging (Lidar) method that works a bit like radar: light waves are emitted that bounce
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