ВСЯ ПРАВДА О COGNITIVE AGRO PILOT

МЕНЮ


Главная страница
Поиск
Регистрация на сайте
Помощь проекту
Архив новостей

ТЕМЫ


Новости ИИРазработка ИИВнедрение ИИРабота разума и сознаниеМодель мозгаРобототехника, БПЛАТрансгуманизмОбработка текстаТеория эволюцииДополненная реальностьЖелезоКиберугрозыНаучный мирИТ индустрияРазработка ПОТеория информацииМатематикаЦифровая экономика

Авторизация



RSS


RSS новости


Цитата из рассказа генерального директора одного из самых крупных Агрохозяйств России:

" Когда я только закончил техникум (учился на механизатора) и сел за руль своей первой машины, я выставил настройки жатки в соответствии с учебником. Тютелька в тютельку. Сделал рейс. В результате - один мусор собрал. Перепроверил, сверился с учебником, но тут пришел Дядя Коля, посмотрел на поле, посмотрел на небо и поставил СВОИ НАСТРОЙКИ. ДЕЛО ПОШЛО!...."

Мы сейчас обоабатываем опытное поле в этом хозяйстве. Лучше "дяди Коли". Почему и был этот разговор.

Итак, Cognitive Agro Pilot система автономного управления сельскохозяйственной техникой на базе искусственного интеллекта.

Зачем мы сделали Cognitive Agro Pilot?

Механизированная обработка земель или уборка урожая - ответственный технологический процесс, который включает в себя комплекс задач.

С одной стороны, агро-биологическое состояние растений довольно изменчиво, в том числе и в рамках одного поля. Сильно варьируется густота стеблестоя (19,2%), высота колоса (8,3%), урожай соломы (30%) и другие параметры. Для того, чтобы избежать потери, необходимо постоянно регулировать параметры жатки и молотильного агрегата, регулировать скорость уборки.

С другой стороны, финальная фаза зрелости является очень короткой – всего 3-5 дней, далее урожай начинает осыпаться, вызывая рост потерь. Поэтому срок уборки урожая должен быть очень сжатым (не более 15 дней), при этом нужно достаточно быстро вести технику с точным выдерживанием траектории, учитывая геометрию посевов и размеры обрабатывающих или уборочных агрегатов. Такой характер задач требует постоянного переключения внимания механизатора, что ведет к росту утомляемости и снижению эффективности работы, особенно с учетом сжатого времени уборочной компании.

Сельхозтехника становится все мощнее и насыщеннее, и, проблема подобрать высококвалифицированных механизаторов. И все дороже становятся ошибки распиздяев и лодырей. Случайные или намеренные, все равно.

Наши конкуренты пытаются решать эту проблему применением параллельного вождения на базе систем геопозиционирования, однако такой подход не является надежным решением задачи высвобождения механизатора от управления техникой.

Геометрия поля часто имеет сложную структуру, содержит естественные препятствия – островки растений, столбы электропередач, крупные валуны. Кроме того, на поле может присутствовать другая техника и люди. Все это требует совершения маневров, постоянного наблюдения за обстановкой по направлению движения. При этом система вождения, основанная на навигации, требует наличие сервиса уточняющих поправок, который доступен не на всех территориях.

Бурное развитие технологий искусственного интеллекта сделало возможным появление систем, способных с очень высокой точностью «понимать» картину, наблюдаемую по ходу движения техники. Программы на базе таких алгоритмов способны обнаруживать и отслеживать направление кромки скошенной культуры или кромку обработанной земли, валков, рядков культур (кукуруза, подсолнечник), обнаруживать зону окончания поля, препятствия, технику и людей.

Система, основанная на данных принципах, позволяет механизатору доверить управление техникой роботу-помощнику, при этом самому сконцентрироваться на контроле качества процесса обработки и уборки.

Наша система Cognitive Agro Pilot является роботом, обеспечивающим автономное управление вождением сельскохозяйственной техникой (трактор, опрыскиватель, комбайн). Базовой технологией работы системы является анализ изображений, поступающих с бортовых видеокамер алгоритмами технического зрения. Система способна «понимать» типы и положения объектов по ходу движения, строить траектории и передавать команды управления для выполнения необходимых маневров.

Что умеет наш робот.

Основными функциями системы являются:

- Управление движением по кромке (скошенной культуры, обработанной земли)

- Управление движением по рядку (кукуруза, подсолнечник)

- Управление движением по валку

- Выполнение U образного разворота после проезда границы убираемой культуры или обработанного участка. В том числе с возможным пропуском захватки или валков.

- Объезд стационарных препятствий

- Остановка при угрозе столкновения с другой техникой или людьми

Что «под капотом»

В состав аппаратного обеспечения системы входят следующие компоненты:

- бортовая видеокамера переднего обзора. Камера обеспечивает получение информации об обстановке по ходу движения техники, обладает необходимым числом настроек для автоматического подбора оптимальной экспозиции при изменении условий освещенности в зоне выполнения работ. Камера устанавливается снаружи кабины в гермокожухе для защиты и пыли и дождя. Углы ориентации камеры устанавливаются в зависимости от типа используемого агрегата. Процедура калибровки камеры проста и наглядна, может быть выполнена в поле, сразу после монтажа системы на технике.

- бортовой вычислительный блок. Состоит из высокопроизводительного и компактного многоядерного процессора для работы с нейронными сетями, а также, набора модулей интерфейсов, обеспечивающих взаимодействие системы с пользователем и органами управления техники.

Программное обеспечение системы решает следующий комплекс задач:

- Распознавание видов объектов, наблюдаемых по ходу движения. Как отдельные объекты распознаются и выделяются валки, рядки, кромки, препятствия, другая техника и люди, столбы, обработанная и необработанная часть поля, колея для опрыскивателя, край поля.

- Позиционирование распознанных объектов относительно единицы техники, находящейся под управлением системы – строится детальная карта препятствий вокруг робота.

- Построение траектории движения – построение выполняется с учетом габаритов робота и установленных агрегатов, по критерию максимальной безопасности для людей и прочей техники

- Передача команд на органы управления техники – рассчитанные сигналы управления поворотом и скоростью передаются в соответствующие узлы техники.

Важно отметить высокую точность следования по курсу с учетом геометрии кромки, валка или рядка. При этом оператор системы может задать нужный отступ. Точность составляет 10 см.

Интерфейс пользователя системы реализован в виде мобильного приложения для смартфона или планшета на операционной системе Android.

-Уборка зерновых по кромке.

-Уборка по валку.

- Уборка по рядку.

Новые функции на подходе:

- Автономная выгрузка урожая.

Одной из сложных операций, способной существенно повысить эффективность процесса уборки, избежать простоев уборочной техники в ожидании выгрузки является функция автономной выгрузки зерна на ходу.

Система «видит» приемный бункер, поток зерна и степень загруженности. Используя данную информацию обеспечивается синхронизация движения комбайна и трактора/грузовика, уборка производится в безостановочном режиме без потерь, с равномерным заполнением кузова бункера. Использование «электронных накладных» на базе технологий «Интернета вещей» позволяет исключить процедуру обмена бумажными талонами и с упреждением передавать информацию о собранном урожае на зерновой элеватор.

-Обработка почвы.

Особенности технологического цикла в сельском хозяйстве таковы, что комбайны используются в течение очень ограниченного периода уборки урожая. Для того, чтобы повысить эффективность использования системы мы сделали возможным быстрое переоснащение одним комплектом C-Pilot разных единиц сельскохозяйственной техники.

В период полевых работ и сева под управлением системы работает трактор, в период уборки она быстро перемещается на комбайн. Помимо возможностей «видеть» кромку поля или рядки, технологии обработки видеоизображений на базе нейронных сетей позволяют системе различать границы обработанной и необработанной почвы.

Это дает нам возможность научить Cognitive Agro Pilot управлять трактором, ведущим распашку или культивацию поля. Данная функция будет проста в использовании, также, как и уборка зерновых по кромке.

- Контроль качества зерна.

Качество собранного урожая – основной результат эффективной уборки. Рост объема примесей и поломанных зерен существенно понижает цену реализации и влечет дополнительные затраты на очистку.

Понимая важность этой задачи, мы разработали специальный компонент системы Cognitive Agro Pilot, способный осуществлять контроль качества зерна непосредственно в процессе уборки. Наш модуль контроля качества устанавливается на зерновой элеватор комбайна, в процессе уборки производится постоянный отбор проб и при помощи технологий компьютерного зрения определяется доля примесей и поломанных зерен.

На базе этих данных механизатор может скорректировать параметры работы уборочных агрегатов (высоту подъёма жатки, частоту вращения барабана), а также изменить направление и скорость уборки. Модуль оснащен приемником GPS и модулем связи 4G, для привязки измерений к географическим координатам и передачи информации на удаленный сервер для обработки.

- Экспертный контроль хода уборки.

Сегодня многие хозяйства сталкиваются с проблемой дефицита опытных механизаторов, а молодые специалисты не всегда способны освоить современную технику. Для решения этой задачи мы объединили данные с техники, работающей в поле в системе удаленного мониторинга, работающей в режиме реального времени. Благодаря использованию этого инструмента всего один эксперт сможет сопроводить работу целой бригады молодых механизаторов, вовремя подсказав, что нужно поправить для достижения лучших результатов.

Мы уверены, что наша умная система Cognitive Agro Pilot станет надежным помощником в любом агро хозяйстве мира.

Роботизация 24/7

В стремлении собрать целевые 130 млн тонн зерна в этом сезоне, все новые и новые агропилоты выходят на помощь аграриям в Татарстане, Ростовской, Самарской, Саратовской и Оренбургской областях. Свежие кадры с монтажей системы в минувшие выходные. Всем качественной уборки!


Источник: vk.com

Комментарии: