В условиях глобальных вызовов, с которыми сталкивается сельское хозяйство (рост спроса на продовольствие, ограниченность ресурсов и ужесточение экологических требований), отечественное растениеводство и животноводство демонстрируют поступательный рост инновационной активности и высокие отраслевые темпы развития. Роботизация сельского хозяйства обеспечивает автоматизацию технологических процессов при снижении доли ручного труда и основывается на переходе к высокоточному, ресурсосберегающему и устойчивому растениеводству. Цель настоящего исследования – разработка системы управления на основе компьютерного зрения и создание функционирующего прототипа мобильного робота для современного растениеводства, демонстрирующего возможность автономного выполнения технологических операций по обработке почвы на основе навигации с использованием распознавания визуальных маркеров Aruco. Предложенная система технического зрения позволяет решить научно-технические проблемы: обеспечение стабильного движения по заданной маркерами траектории с возможностью ее оперативного планирования при ограниченных вычислительных ресурсах; использование доступных аппаратных платформ для решения задачи обработки почвы шнековым орудием с учетом достигнутой скорости перемещения автономного мобильного робота; снижение требований к квалификации оператора; использование алгоритмов и методов компьютерного зрения, которые обусловливают научную новизну исследования. В результате разработана надежная система управления автономным мобильным роботом с активным настраиванием скорости вращения шнекового устройства для задач растениеводства на основе подходов компьютерного зрения с учетом аппаратных ограничений и устойчивым удержанием запланированной траектории. Внедрение разработки при масштабировании проекта в агропромышленном комплексе региона позволит уменьшить затраты на ручной труд и расход ресурсов; повысить точность агротехнических операций и перейти к экологически безопасным технологиям за счет минимизации химической нагрузки и уплотнения почвы; создать основу для сбора данных точного земледелия и построения цифровых моделей полей. Дальнейшие перспективы исследований по проекту предполагают интеграцию разработки в агротехнологические процессы растениеводства с учетом требований региональных сельхозпроизводителей
Ключевые слова
искусственный интеллект, цифровая трансформация, агропромышленный комплекс, беспилотные технологии, система технического зрения, маркеры Aruco