ТЕХНОЛОГИЧЕСКОЕ СОСТОЯНИЕ И ПЕРСПЕКТИВЫ СЕЛЬСКОХОЗЯЙСТВЕННЫХ РОБОТОВ Текст научной статьи по специальности «Прочие сельскохозяйственные науки»

УДК 004

ТЕХНОЛОГИЧЕСКОЕ СОСТОЯНИЕ И ПЕРСПЕКТИВЫ СЕЛЬСКОХОЗЯЙСТВЕННЫХ РОБОТОВ

Владислав Александрович Шацкий

студент [email protected] Наталья Викторовна Картечина

заведующий кафедрой математики, физики и информационных технологий

kartechnatali@mail .ги Станислав Олегович Чиркин ассистент кафедры stas [email protected]

Мичуринский государственный агарный университет

Мичуринск, Россия

Аннотация. Автоматизация сельского хозяйства с помощью датчиков, роботов и искусственного интеллекта.

Ключевые слова: искусственный интеллект, сельское хозяйство, роботы, датчики, автоматизированная система.

Цели продвижения «умного» сельскохозяйственного производства заключаются в сокращении сельскохозяйственных потерь, вызванных экстремальными климатическими условиями, смягчении последствий старения сельских районов и нехватки сельскохозяйственной рабочей силы, повышении эффективности использования водных ресурсов и решении проблемы обработки отходов, образующихся при выращивании сельскохозяйственных культур, рыболовство и животноводство и другие вопросы для достижения повторного использования ресурсов, экологичности и устойчивости сельского хозяйства. Стратегия развития этого умного сельского хозяйства будет использовать всестороннее мышление посредством инвестиций, исследований и разработок умных сельскохозяйственных инноваций и технологий для интеграции систематических умных сельскохозяйственных машин и технологий, необходимых для сельскохозяйственного производства, чтобы способствовать будущему сельскохозяйственному производству, чтобы сэкономить время и труд, совершенствование и повторное использование ресурсов интеллектуального земледелия, рыболовства и режима животноводства, а также создание безопасной и удобной сельскохозяйственной среды, чтобы сельское хозяйство России перешло к более молодому и конкурентоспособному сельскохозяйственному типу и развитию конкурентоспособной на международном уровне отрасли промышленности.

В соответствии с проблемами, связанными с технологиями точного земледелия и вышеупомянутыми целями, и стратегиями умного сельского хозяйства, предложенными Министерством науки и технологий и Комитетом по сельскому хозяйству, новая версия сценария внедрения умного сельского хозяйства можно представить следующим образом: Интеллектуальные беспилотные летательные аппараты с множеством камер с различными функциями перемещаются над сельскохозяйственными угодьями или фермами, отслеживая условия роста сельскохозяйственных культур или рыболовных животных, одновременно передавая данные в облако по беспроводной сети с помощью периферийных и облачных вычислений. пестицидов, которые

являются экономически эффективными и наименее вредными к окружающей среде, анализ применения химических удобрений и наиболее эффективного управления водными ресурсами, или наилучшая стратегия разведения и условия разведения для роста рыбных животных.

Фермеры могут легко выполнять такие задачи, как «патрулирование полей», «фермерство» или «выращивание», если они подключаются к облаку через мобильный телефон или планшет. В сельском хозяйстве фермеры могут использовать анализ больших данных и системы искусственного интеллекта, чтобы понять характеристики сельскохозяйственных культур, чтобы скорректировать типы почвы, микроэлементы и питательные вещества, графики орошения, севооборот и другие условия роста; использовать датчики листьев для измерения содержания воды в растениях. Датчики почвы для сбора моделей движения воды и отслеживания изменений влажности почвы, углерода и температуры почвы или ее уплотнения могут оптимизировать орошение и предотвратить повреждение урожая. Фермеры также могут фотографировать урожай и загружать базу данных, чтобы предоставлять ежедневные справочные цены. Система предоставляет информацию в режиме реального времени, когда урожай продается, что позволяет фермерам участвовать в глобальной экономической деятельности, не покидая фермы. Со стороны потребителя, отсканировав QR-код на упаковке, потребители могут легко увидеть процесс выращивания, сбора урожая, кормления и сбора урожая на автоматической установке с контролируемой средой для выращивания сельскохозяйственных культур и рыболовных животных в домашних условиях; дистрибьюторы могут использовать сельскохозяйственная облачная система поставок для быстрого распределения сельскохозяйственной продукции, экспортируемой из России, в международные сети супермаркетов, а также через облако для размещения заказа на ферму через несколько месяцев, персонал фермы использует систему Я^ГО для подготовки партии сельскохозяйственной продукции. Сельскохозяйственные штаммы, саженцы или промысловые животные для продажи внутри страны и за рубежом. [1]

Для достижения видения и требований к применению интеллектуального сельскохозяйственного производства требуется множество интеллектуальных устройств, интернета и интеллектуальных сельскохозяйственных машин, и технологий, включая автоматизированные устройства контроля окружающей среды, мультисенсоры, искусственный интеллект и сельскохозяйственные дроны с сельскохозяйственными роботами. Автоматизированные устройства контроля состояния окружающей среды, используемые в «умном» сельском хозяйстве, примерно такие же, как и технологии автоматизации, использовавшиеся в прошлом в автоматизации сельского хозяйства и точном земледелии (например, автоматизация производства рассады, автоматизированное оборудование для выращивания, автоматизация внесения пестицидов и удобрений, автоматизация полевых работ, уборка урожая), автоматизация сбора сельскохозяйственной продукции, автоматизация постобработки и хранения и транспортировки, автоматизация утилизации сельскохозяйственных отходов и др., разница в том, что в ответ на спрос будут рождаться новые интеллектуальные устройства или оборудование на основе искусственного интеллекта. Сельскохозяйственные датчики охватывают широкий спектр и могут использоваться для сельскохозяйственного микроклимата, измерения микроэлементов и питательных веществ в почве, влажности почвы, углерода и температуры или плотности почвы, высоты поливной воды, высоты урожая, симптомов болезней и вредителей, эвапотранспирации (Эвапотранспирация, или суммарное испарение — количество влаги, переходящее в атмосферу в виде пара в результате десукции и последующей транспирации и физического испарения из почвы и с поверхности растительности.), фотосинтеза, содержания воды в листьях. давление, тепловое изображение, многосветовой спектр, признаки роста урожая, физиологическое зондирование урожая и другие измерения. Принцип и конструкция сельскохозяйственного искусственного интеллекта в сочетании с различными датчиками полностью такие же, как и у промышленного и коммерческого искусственного интеллекта. Внутренняя часть подключена к

облачной системе для взаимодействия с искусственным интеллектом для выполнения соответствующих вычислений. потребности, но следует учитывать, что используемые датчики используются в сельском хозяйстве или рыболовстве. Долговечность и надежность в условиях животноводства. Искусственный интеллект, используемый в интеллектуальном сельском хозяйстве, не только охватывает технологию глубокого обучения в узком смысле , но также охватывает широкий спектр технологий, таких как экспертные системы, нейронные сети, нечеткая логика, эволюционные алгоритмы , системы искусственной жизни роевой интеллект, и т. д. Выполняется в облачной системе, иногда также используется в граничных вычислениях для повышения производительности системы, понимания изображений признаков роста в сельском хозяйстве или рыболовстве, выявления и раннего предупреждения о вредителях и болезнях, а также интеллектуального контроля окружающей среды. Большинство сельскохозяйственных дронов используют роторный метод, который делится на два этапа, такие как измерение и обнаружение, а также внесение удобрений, и используются для таких задач, как «патрулирование полей», «земледелие» или «кормление». Сельскохозяйственный робот — это многофункциональная интеллектуальная сельскохозяйственная машина, реализующая интеллектуальные сельскохозяйственные машины и технологии, а также профессиональный/специализированный сервисный робот, подлежащие полевым работам, занятым в сельском хозяйстве, доении, животноводстве, лесном хозяйстве и других сельскохозяйственных функциях. Сельскохозяйственные роботы бывают двух типов: стационарные и мобильные. Функция сельскохозяйственного робота с фиксированной базой аналогична функции промышленного робота, который используется для выполнения различных сельскохозяйственных функций в фиксированном положении. Большинство сельскохозяйственных роботов можно перемещать и использовать мобильные платформы или направляющие для выполнения

различных видов посевных работ, выращивания, сбора урожая и разведения рыбы и скота. [2]

Умные сельскохозяйственные роботы, необходимы для умного сельскохозяйственного производства, должны сочетаться с искусственным интеллектом, и оснащаться датчиками и автоматизированными устройствами контроля окружающей среды. Ниже приведен пример, иллюстрирующий интеллектуальную систему принятия решений по контролю окружающей среды и систему предупреждения о заболеваниях и насекомых-вредителях, сочетающую в себе мобильные сельскохозяйственные роботы и интеллектуальные технологии. Для разумного выращивания сельскохозяйственных культур, как показано на рисунке 1, разработка системы принятия решений по контролю окружающей среды и системы раннего предупреждения о болезнях и насекомых-вредителях должна основываться на «фермерской базе данных » для анализа и изучения температуры, влажности, освещенности, и т. д., а также значение pH, значение EC, минеральный состав и т. д. тела культуры, а также «данные экологического зондирования» ситуации роста культуры (расстояние между посадками, высота ствола, цветение / плодоношение / высота, ветви и листьев «Физиологические данные зондирования» густоты/вентиляции и светопропускания, количества удаленных боковых почек/боковых ветвей, прироста листьев/поверхности и т. д.); причины и симптомы вредителей и болезней, а также микроклимат и условия выращивания внутри объект (теплица) Оборудование для контроля окружающей среды / средства капельного орошения и опрыскивания для контроля и регулирования различных факторов. На рисунке представлена схема архитектуры интеллектуальной интегрированной экономичной производственной системы, которая включает в себя датчики окружающей среды, базу данных фермерских хозяйств, физиологические датчики сельскохозяйственных культур, интерфейс управления человеком и машиной, раннее предупреждение о вредителях и болезнях, анализ и контроль принятия решений, оборудование для контроля теплиц, тепличные роботы и другие

модули. Тепличные роботы используются для опыления, когда урожай растет, и в основном используются технологии искусственного интеллекта, такие как глубокая сеть прямой связи (DCNN), сверточная или сложенная нейронная сеть (CNN) и т. д., такие как Faster R-CNN, Mask R-CNN. , MobileNet, AlexNet и другие сети глубокого обучения использовались учеными и экспертами для анализа и прогнозирования роста числа рабочих мест, а также условий распространения вредителей и болезней. Конечно, в теплице также используется один и тот же робот для выполнения задач в разных областях.

Рисунок 1. - Схематическая диаграмма структуры интеллектуальной системы принятия решений по контролю окружающей среды и системы раннего предупреждения о болезнях и насекомых-вредителях.

Существует множество примеров применения интеллектуального сельскохозяйственного производства с использованием комбинации искусственного интеллекта, и сельскохозяйственных датчиков, сельскохозяйственных дронов и сельскохозяйственных роботов. Ниже приведен пример, иллюстрирующий случай нескольких наземных и воздушных совместных роботов, и интеллектуальных систем мониторинга. В этом случае, исходя из факторов среды роста экономических культур, требований к

измерениям для обнаружения и измерения вредителей, а также оценки ожидаемого урожая, была выбрана комбинация нескольких интеллектуальных сельскохозяйственных роботов для совместной работы на земле и воздухе и систем мониторинга, создана для выращивания сельскохозяйственных культур на открытом воздухе. Измерение факторов окружающей среды, обнаружение и отлов вредителей и ключевые технологические исследования по удобрению и опрыскиванию, а затем создание практической системы. Система также может быть применена к среде наземного, воздушного или морского и воздушного разведения. [3]

Исследования, разработки и производство сельскохозяйственных дронов практикуются за рубежом уже много лет. Производители в таких странах, как США, Япония, Европейский союз и Китай, создали компании, специализирующиеся на производстве, продаже и обслуживании сельскохозяйственных дронов. Дизайн, производство, исследования и разработка сельскохозяйственных дронов в моей стране находятся на подъеме. В Китае есть Jingwei Aerospace Technology Co., Ltd., которая может проводить исследования и разработки, производство и внутренний анализ данных БПЛА, таких как неподвижное крыло, вертолеты или мультиротор. Недавно разработанный компанией Shennong беспилотный вертолет использовался для опрыскивания сельскохозяйственных культур, а также был разработан дрон-птерозавр, который можно использовать для фотографирования крупномасштабных повреждений посевов. При использовании дронов для измерения сельскохозяйственных болезней и насекомых-вредителей, получения тепловых изображений, сканирования нескольких световых спектров, плодородия почвы, признаков роста сельскохозяйственных культур и т. д. многие отечественные производственные, правительственные и академические подразделения проводили технологические исследования и разработки. [4]

Что касается проектирования, производства и применения сельскохозяйственных роботов, то в России нет профессиональных сервисных роботов, разработанных и произведенных для сельскохозяйственного посева,

борьбы с вредителями, выращивания, сбора урожая и разведения рыбы и скота. Поскольку функциональные требования сельского хозяйства или рыболовства и животноводства совершенно разные, дизайн, производство и применение сельскохозяйственных роботов также сильно различаются. Ниже приведены примеры опрыскивания и сбора фруктов, иллюстрирующие разработку и применение сельскохозяйственных роботов. До сих пор все сельскохозяйственные роботы, распыляющие пестициды в стране и за рубежом, основаны на структуре транспортных средств с автоматическим управлением (AGV), оснащенных соответствующими ультразвуковыми датчиками, лазерными датчиками или системами глобального позиционирования, обнаружения изображения или позиционирования в помещении. устройства с соответствующей направляющей или безрельсовой системой управления навигацией могут выполнять операции опрыскивания в сельскохозяйственных условиях внутри или вне помещений. Зарубежные производители уже используют роботы-опрыскиватели для защиты растений. В дополнение к потребности в опрыскивании все роботы для сбора и выращивания фруктов, используемые в настоящее время отечественными исследователями, используют существующих в отрасли промышленных роботов, таких как PUMA, или роботов UR с функциями совместной работы человека и робота, которые устанавливаются на автоматических навигационных транспортных средствах. Сельскохозяйственный робот, оснащенный простым датчиком силы, для сбора винограда, клубники, красного перца или сладкого перца на объекте или для опыления с помощью машин. С точки зрения технологического развития, есть много отечественных производителей, которые могут производить AGV, и есть возможности для разработки мобильных сельскохозяйственных роботов для удовлетворения потребностей умного сельского хозяйства. Кроме того, отечественные компании, разработали роботов с функциями взаимодействия человека и машины, которые могут применяться для сбора фруктов или других сельскохозяйственных функций, требующих функций взаимодействия человека и машины. [5]

Что касается дальнейшей части управления интеллектуальным сельским хозяйством, основное внимание уделяется снижению трудовой нагрузки, связанной с ежедневным осмотром поля, прополкой, удобрением и опрыскиванием. Быстрое внесение удобрений и применение пестицидов также является одним из способов снижения нагрузки на фермеров. Однако с улучшением концепции использования лекарств и продвижением точного земледелия можно надеяться, что можно будет точно определить дозировку удобрений и лекарств, сократить растрату ресурсов и загрязнение окружающей среды, а ситуацию с ростом можно судить с помощью различных датчиков, особенно визуальный анализ изображений. Умное сельское хозяйство, чтобы решить процесс оплодотворения, стало одним из направлений развития. В прошлом фермеры обычно полагались на свой собственный опыт и изменения климата, чтобы выносить суждения. Теперь они постепенно анализируют этот опыт в цифровом виде. Путем установки метеостанций и полевых датчиков для сбора информации об окружающей среде фермерская информация создается в виде базы данных. для анализа, с помощью экспертной системы для реализации вспомогательной системы сельского хозяйства, цифрового умного сельского хозяйства, которое фермерам нужно только для принятия решения о содержании ответа на основе результатов анализа и предложений данных удаленного мониторинга, станет будущей тенденцией. Цифровое интеллектуальное сельское хозяйство будет опираться на интеграцию междисциплинарных талантов, таких как двигатели, информация, болезни растений и жизнеспособность, и сотрудничать с фактическим опытом фермеров для создания автоматизированной системы управления производством. Это реализует полную интеллектуальную автоматизированную систему сельскохозяйственного производства. Кроме того, еще одним направлением развития будет физиологический анализ сельскохозяйственных культур, особенно анализ и оценка состояния роста и того, поражены ли они болезнями и насекомыми-вредителями, а также система анализа и раннего предупреждения, основанная на метеорологических данных окружающей

среды. Можно также сказать, что самая важная автоматическая система выращивания и управления в интеллектуальном сельском хозяйстве может быть реализована до тех пор, пока существует полная система сбора и анализа информации об окружающей среде и урожае в сочетании с интеллектуальной автономной сельскохозяйственной техникой, которая может вести сельское хозяйство автономно.

Наконец, этапы переработки органических отходов сельскохозяйственной и рыбной продукции. Традиционная обработка сельскохозяйственных отходов в основном осуществляется путем сжигания, но легко вызвать загрязнение воздуха; а отходы животноводства, образующиеся в результате животноводства, еще больше, и с ними трудно обращаться; если эти органические отходы будут использоваться в качестве удобрений, это эффективней и действенней .Эффект невелик, если вы хотите сделать зрелый компост, это займет много времени, и легко вызвать воздействие на окружающую среду, эквивалентное загрязнению воздуха, из-за запаха, образующегося в процессе созревания. В рамках сельскохозяйственной экономики замкнутого цикла сельскохозяйственные отходы, таких как куриный помет, постепенно превращаются в экономически ценные репродукты или органические удобрения.

Глядя на приведенные выше требования к развитию интеллектуального сельского хозяйства, можно выделить 6 возможных планов развития краткосрочных и среднесрочных сельскохозяйственных интеллектуальных систем, интеллектуального сельскохозяйственного оборудования или роботов. Первая — это система идентификации вредителей и раннего предупреждения и сопутствующие совместные меры, основанные на глубоком обучении, вторая — объяснимая система искусственного интеллекта (ХА1), сочетающая в себе глубокое обучение и экспертные системы, третья — комбинация роботов и искусственного интеллекта. четвертое - это сотрудничество разнородных нескольких сельскохозяйственных роботов, пятое - это интеллектуальный робот для выращивания сельскохозяйственных или рыболовных животных с

контролем силы и взаимодействием человека и машины, а шестое - это сеть сельскохозяйственных культур и искусственный интеллект с граничными вычислениями и искусственный интеллект система облачных вычислений. [6].

В заключительной части, исходя из целей и стратегий «умного» сельского хозяйства, предложенных Министерством науки и технологий и Комитета по сельскому хозяйству, а также обсуждения текущей технологии «умного» сельскохозяйственного производства в России, текущее развитие «умного» сельского хозяйства должно быть направлено на разработка интеллектуального сельскохозяйственного оборудования., за счет интеграции настроек различных датчиков окружающей среды и урожая для эффективного понимания полевых условий, а также за счет большого количества сельскохозяйственных данных и искусственного интеллекта, разработки полностью интеллектуального управления ростом сельскохозяйственных культур с минимальными трудозатратами. система будет главной целью будущего развития; Хотя развитие не ложится бременем на окружающую среду, эффективное управление сельскохозяйственными отходами в экономике замкнутого цикла также станет важной целью развития. С этой целью будет развитие локализации, связанных с сельским хозяйством, цифрового анализа сельскохозяйственной информации и использования искусственного интеллекта для подключения интеллектуальной сельскохозяйственной техники и систем управления производством. С развитием технологий в будущем эффективность сельскохозяйственных роботов будет улучшаться, а стоимость будет снижаться. Система управления также сможет предоставлять более точные сельскохозяйственные предложения с накоплением сельскохозяйственных и метеорологических данных. Это более устойчиво чем традиционные методы ведения сельского хозяйства, и я считаю, что это не займет много времени.

Список литературы:

1. Щеглов Ю.А. Информационные системы и процессы. Новосибирск: НИНХ. 2015. 251 с.

2. Бычков А.Д., Пчелинцева Н.В., Полякова Т.А., Чепраков И.В. Цифровизация - основной вектор развития сельского хозяйства// В сборнике: Инженерное обеспечение инновационных технологий в АПК. материалы Международной научно-практической конференции. Мичуринск-наукоград РФ, 2021. С. 53-55.

3. Задорожный, В.Н. Информационные технологии и автоматизация управления. Омск: Изд-во ОмГТУ. 2016. 269 с.

4. Гущина А.А., Пчелинцева Н.В., Шацкий В.А. Применение искусственного интеллекта в обеспечении безопасности данных //В сборнике: Инженерное обеспечение инновационных технологий в АПК. материалы Международной научно-практической конференции. Мичуринск-наукоград РФ. 2021. С. 79-81.

5. Михеева Е.В. Информационные технологии в профессиональной деятельности: Учебное пособие. М.: Academia. 2018. 61 c.

6. Некрасов В. Н., Архипова О. И. Информационно-коммуникационные технологии управления и особенности разрешения их противоречий: монография. Ростов-на-Дону: Профпресс. 2014. 105 с.

7. Костикова А. В. Моделирование бизнес-процессов: учебное пособие. Волгоград: ВолгГТУ. 2016. 110 с.

UDC 004

TECHNOLOGICAL STATE AND PROSPECTS OF AGRICULTURAL

ROBOTS

Vladislav A. Shatskiy

student

[email protected] Natalya V. Kartechina

Ph. D., head of the Department of mathematics, physics and information technologies kartechnatali@mail .ru Stanislav O. Chirkin Department Assistant stas [email protected] Michurinsk State Agrarian University Michurinsk, Russia

Abstract. Automation of agriculture with the help of sensors, robots and artificial intelligence.

Keywords: artificial intelligence, agriculture, robots, sensors, automated system.

Статья поступила в редакцию 12.09.2022; одобрена после рецензирования 10.10.2022; принята к публикации 20.10.2022.

The article was submitted 12.09.2022; approved after reviewing 10.10.2022; accepted for publication 20.10.2022.