การพ่นยาฆ่าแมลงอย่างแม่นยำมีความสำคัญต่อการเพิ่มประสิทธิภาพและลดผลกระทบต่อสิ่งแวดล้อม แต่วิธีการในปัจจุบันมักใช้พารามิเตอร์ที่ตั้งค่าไว้ล่วงหน้า ซึ่งไม่สอดคล้องกับสภาพแวดล้อมที่เปลี่ยนแปลงตลอดเวลา งานวิจัยนี้จึงนำเสนอเฟรมเวิร์กที่ปรับเปลี่ยนตามบริบท (Context-aware) โดยใช้ Vision-Language Models (VLMs) เข้ามาช่วยในการตัดสินใจ
ระบบนี้ช่วยให้หุ่นยนต์สามารถวิเคราะห์ข้อมูลจากหลายแหล่ง เช่น ประเภทของพืช ชนิดของยาฆ่าแมลง และข้อมูลสภาพอากาศอย่างอุณหภูมิและความเร็วลม เพื่อตัดสินใจพ่นยาในปริมาณที่เหมาะสมที่สุด โดยใช้การควบคุมแบบ Model Predictive Path Integral (MPPI) เพื่อช่วยในการเคลื่อนที่ให้ตรงตามแนวพืชอย่างแม่นยำ
ผลการทดสอบพบว่าระบบนี้ช่วยเพิ่มความแม่นยำในการตรวจจับแนวพืชได้มากกว่า 30% และมีความยืดหยุ่นในการปรับปริมาณยาและความเร็วในการเคลื่อนที่ ซึ่งช่วยลดการฟุ้งกระจายของสารเคมี (Pesticide drift) ได้อย่างมีประสิทธิภาพในสภาพแวดล้อมที่แตกต่างกัน
