Radio-Tracking of Sheep: Developing a MAVLink-Enabled Ground Control Station with Location Estimation Based on Range-Only Measurements

Abstract

Å spore opp frittgående dyr over store geografiske områder er en utfordrende oppgave for mange sauebønder når sauene skal sankes inn på høsten. Ved å bruke teknologi som hjelpemiddel i letearbeidet kan tiden som kreves for å sanke sauene reduseres betraktelig. Eksisterende løsninger for teknologibaserte sporingsløsninger for dyr baser seg som oftest på dyre og tunge GPS-halsbånd.

Denne rapporten er én av tre masteroppgaver som dekker undersøkelser og utvikling av et konseptbevis for et system som sporer sau ved hjelp av kompakte og lette radiobrikker. Radiobrikkene er små nok til å plasseres inne i sauenes øremerker, og den kan oppdages av andre radiobrikker på over en kilometers avstand. Systemet benytter en en tilsvarende radiobrikke festet til en autonom drone som skal traversere store områder på leting etter sau. Når dronen oppdager sau vil den lagre sin GPS-plassering sammen med en avstandsmåling til sauen. Disse målingene kan brukes for å estimere sauenes posisjon i terrenget. Bakkestasjonsprogramvare som kjøres på operatørens datamaskin planlegger flyruter og prosesserer sauedata.

Dette dokumentet beskriver og evaluerer bakkestasjonen og metodene for posisjonsestimering. For å legge grunnlaget for utviklingen av bakkestasjonen i dette prosjektet har det blitt gått gjennom et sett moderne bakkestasjoner for å forstå og utvikle systemets krav. Denne avhandlingen presenterer systemarkitektur og implementasjon av bakkestasjonen og algoritmene for posisjonsestimering.

Prosjektgruppa har gjennomført en rekke tester og eksperimenter i felt for å utvikle og evaluere systemet. Resultatene fra de mest signifikante testene er oppsummert og diskutert.

Prototypen av systemet som vi har utviklet viser et stort potensiale. Systemet har få eksterne avhengigheter, da det kun er kart- og høydedata som hentes fra kilder utenfor systemet. Vi har demonstrert at vårt system kan autonomt gjennomsøke et stort geografisk område og spore opp sau med fremragende nøyaktighet. Eksperimentene våre viser at systemet vårt kan spore sau med en gjennomsnittlig nøyaktighet på 19 meter. Dette resultatet er mer enn godt nok for å finne en sau i virkeligheten, da sauen uansett vil bevege seg noe innen bonden rekker å dra til den oppgitte posisjonen.

Oppsummert har vi laget et konseptbevis som kan gjenfinne sau ved bruk av en bakkestasjon, en autonom drone og et sett med kommuniserende radiobrikker. Sammenliknet med konkurrerende systemer er vårt billigere og mindre til hinder for dyrene. Testresultatene våre antyder at dette er et gjennomførbart konsept for sporing av sau i stor skala.

Locating free-ranging animals in large geographic areas is a challenging task many sheep farmers struggle with every fall when the sheep are to be gathered. The time required to gather the animals can be significantly reduced by using technology to aid the sheep-locating process. Existing solutions for technology-based animal tracking often utilize bulky and expensive GPS collars.

This thesis is one of three reports covering the research and development of a proof-of-concept prototype locating sheep using small and lightweight radio chips. The radio chip is tiny enough to fit in a sheep's ear ID tag and can be detected by other tags located over a kilometer away. The system uses an autonomous drone to traverse large areas in search of sheep. The drone is equipped with an equivalent chip able to detect the sheep ear tags. When the drone detects sheep, it stores its GPS location and distance measurement to the sheep. These measurements are used to estimate each sheep's position in the terrain. A ground control station software on the operator's PC manages the flight planning and sheep data processing.

In this document, the ground control station software and the location estimation are described and evaluated. A review of state-of-the-art ground control stations has been conducted to provide a baseline for understanding and to refine our system's requirements. This thesis presents the system architecture and implementation of the ground control station and the location estimation algorithms.

The project group has performed numerous tests and field experiments to develop and evaluate our prototype. The results from the most significant tests are summarized and discussed.

The system prototype we have created is showing great potential. The system has few external dependencies, relying only on map and elevation data from outside sources. We have demonstrated that our system can autonomously survey a large area and locate sheep within it with outstanding accuracy. On average, our experiments show capabilities of estimating sheep within 19 meters of their actual location. This result is more than acceptable in a real-world scenario, as the sheep would eventually move by the time the farmer can travel to the reported location.

In summary, we have successfully created a proof-of-concept prototype able to locate sheep using a ground control station, an autonomous drone, and a set of communicating radio chips. The system is cheaper than its competitors, and it causes no extra inconvenience for the animals. Our test results suggest that this concept is a feasible solution for locating sheep on a large scale.