Робототехнические средства в растениеводстве

Современной тенденцией развития сельскохозяйственного производства является его интеллектуализация, т. е. применение интеллектуальных систем (ИС) для управления технологическими процессами и операциями, принятия оптимальных решений при управлении продукционными процессами в поле и на ферме.

В настоящее время находят практическое применение беспилотные тракторы и сельскохозяйственные агрегаты с интеллектуальными системами управления движением, технического зрения, способные распознавать образы, отличать культурное растение от сорняков и качественно выполнять технологическую операцию. Применение сельскохозяйственных роботов направлено на повышение экологической безопасности продукции, минимизацию вредного воздействия химикатов на человека и увеличение урожайности продукции [1].

Мировой рынок сельскохозяйственных роботов находится в фазе активного роста. Сельскохозяйственные роботы используются в каждом аспекте сельского хозяйства: полевые работы, доения, производство и сбор урожая, контроль состояния растений и животных. Сельскохозяйственный рынок роботов бурно развивается, и в 2013 г. достиг $ 817 млн.

Рис. 1 Прогноз развития рынка робототехнических средств для сельского хозяйства

По экспертным прогнозам, к 2020 г. эта цифра достигнет $ 16,3 млрд. Это значительный рост для зарождающегося рынка, который в ближайшее время обеспечит выход на качественно новый уровень воспроизводственных процессов в сельском хозяйстве.

Производство сельскохозяйственной продукции с применением робототехнических средств обеспечит реализацию национальных инициатив и стратегий развития страны.

К перспективным направлениям развития сельскохозяйственной робототехники относятся:

• — оснащение робототехнических средств искусственным интеллектом;
• — разработка интеллектуальных систем позиционирования машин на сельскохозяйственной плантации, с учётом рельефа местности, влажности грунта и технологических параметров насаждений.
• — использование робототехнических средств для выведения новых сортов или пород с улучшенными характеристиками;
• — расширение сферы применения робототехнических средств при производстве продукции растениеводства и животноводства.

Прогнозная структура применения сельскохозяйственных роботов представлена на рисунке 2.

Рис. 2 Прогнозная структура применения сельскохозяйственных роботов

Обзор конструктивных параметров существующих робототехнических средств, получивших широкое распространение в промышленном растениеводстве отражает тенденции развития конструкций современных робототехнических систем для растениеводства (табл. 1).

Таблица 1 — Обзор конструктивных параметров существующих робототехнических средств для растениеводства.

Во Всероссийском НИИ механизации сельского хозяйства (ВИМ, г. Москва) разрабатываются фундаментальные основы создания и применения ИС в сельскохозяйственном производстве, специализированное программное обеспечение, средства автоматизации, инновационные машины и оборудование для получения различной информации об объектах обработки, принятия управленческих решений и реализации высокоточных интеллектуальных технологий производства продукции растениеводства и животноводства. Например, активно ведутся работы по обоснованию технологического применения и разработки интеллектуальных машин для садоводства [1,2,4]. Разрабатываемый робот для садоводства оснащается системой технического зрения и различными модулями для обработки садовых растений (рис. 3).

• —
• а) б) в) г)

Рис. 3 Робот для садоводства с различными модулями: а) модуль «Лазерный облучатель растений» б) модуль «Мониторинга урожайности» в) модуль «Опрыскиватель-гербицидник» г) модуль «Магнитно-импульсной обработки растений»

Анализ подвижности модели робота на основе имитационного математического моделирования демонстрирует модели динамического поведения корпуса робота при различных режимах движения в условиях агрофона многолетних насаждений. Исходными данными для расчёта выступают: масса, номинальная мощность тягового двигателя, моменты инерции, относительно осей х, y, z, 93,26;;; кг ·; радиус колеса r = 0,3 м.

В программном комплексе многотельного проектирования математическая модель робота представлена в виде совокупности тел с различными упругодемпфирующими характеристиками. Данный метод позволяет на этапе проектирования провести оптимизацию конструктивных параметров.

Рис. 4 Динамическая модель корпуса

Уравнение динамики корпуса:

где вектор координат центра масс корпуса в неподвижной системе координат; вектор проекции угловой скорости корпуса на подвижную, связанную с корпусом, систему координат; диагональная матрица масс тела; диагональная матрица главных центральных моментов инерции корпуса; трехмерный вектор внешних сил, действующих на точку, заданный в неподвижной системе координат; радиус-вектор точки приложения силы в подвижной системе координат; трехмерный вектор внешних моментов, действующих на точку, заданный в подвижной системе координат; количество внешних моментов; вектор моментов гироскопических сил; вектор кинетического момента тела; ортогональная матрица поворота (ориентации) — переводит вектор, заданный в подвижной системе координат, в неподвижную систему.

В описании модели используются кинематические уравнения Эйлера:

где , — корабельные углы Эйлера — углы последовательных поворотов вокруг осей x, y, z связанной с корпусом системой координат. Матрица поворота определяется через углы:

На рис. 4 представлены графики параметров движения, полученные по результатам моделирования динамики разгона.

а б Рис. 5 Графики параметров движения: а) график изменения скорости б) график изменения ускорения

Робот в автоматическом режиме с помощью системы технического зрения и технологического адаптера с электрическим цилиндром будет подстраивать высоту и угол модулей с навесным оборудованием под высоту растений и, продолжая движение, вести их обработку [3,5].

робот технический зрение растениеводство.

Выводы

В современных условиях ведения сельского хозяйства использование роботизированных машин (на примере садоводства) позволит создавать высокоинтеллектуальное, автоматизированное производство, позволяющее полностью заменять ручной труд и сокращать потери рабочего времени, связанные с человеческим фактором [6].

Применение разрабатываемого в ВИМе робота для садоводства с различными модулями позволит повысить качество, функциональную активность растений, сократить количество хим. обработок и сэкономить трудовые затраты на 15−25%.

• 1. Измайлов А. Ю., Личман Г. И., Марченко Н. М. Точное земледелие: проблемы и пути решения Сельскохозяйственные машины и технологии. 2010. № 5. С. 9−14.
• 2. Хорт Д. О., Филиппов Р. А., Кутырёв А. И. Многофункциональное робототехническое средство с системой технического зрения // Инновации в сельском хозяйстве. — 2015. — № 4(14). — С. 115−121.
• 3. Смирнов И. Г., Хорт Д. О., Филиппов Р. А. Машины для точного земледелия в садоводстве // Инновационное развитие АПК России на базе интеллектуальных машинных технологий: Сб. докл. Междунар. науч.- техн. конф. — М.: ВИМ. 2014. — С.376−379.
• 4. Измайлов А. Ю., Смирнов И. Г., Хорт Д. О., Филиппов Р. А. Анализ технологического применения многофункционального беспилотного робота // Интеллектуальные машинные технологии и техника для реализации государственной программы развития сельского хозяйства: Cб. Докл. науч. техн. конф.Ч.2 -М.:ВИМ, 2015. — С. 207−209.
• 5. Измайлов А. Ю., Смирнов И. Г., Лобачевский Я. П., Хорт Д. О., Филиппов Р. А. Роботы для современных машинных технологий в растениеводстве// Интеллектуальные машинные технологии и техника для реализации государственной программы развития сельского хозяйства: Cб. Докл. науч. техн. конф.Ч.2 -М.:ВИМ, 2015. — С. 129−132.
• 6. Пат. 156 677 РФ. Самоходный робот-опрыскиватель для обработки растений земляники и других низкорастущих культур / Измайлов А. Ю., Филиппов Р. А., Хорт Д. О., Смирнов И. Г., Гришин А. А., Гришин А. П., Марченко Л. А. // Бюл, 2015. — № 31.
• 7. Хорт Д. О., Филиппов Р. А., Смирнов И. Г. Технологические адаптеры для современных машинных технологий в садоводстве // Система технологий и машин для инновационного развития АПК России: Сб. докл. Междунар. науч.- техн. конф. Ч.1. — М.: ВИМ. 2013. — С.199−202.