Preview

Сельскохозяйственные машины и технологии

Расширенный поиск

Системы искусственного интеллекта в решении задач цифровизации и роботизации агропромышленного комплекса

https://doi.org/10.22314/2073-7599-2022-16-2-22-29

Полный текст:

Аннотация

Обосновали актуальность цифровой трансформации технологических процессов сельскохозяйственного производства в условиях обострения глобальных проблем обеспечения продовольственной безопасности, стагнации аграрного бизнеса в регионах северного Нечерноземья, а также ESG-трансформации экономики.

Цель исследования Разработать алгоритмы управления беспилотных воздушных судов (БВС) на основе численных методов машинного обучения, обеспечивающих мониторинг состояния сельхозкультур и улучшение планирования и оперативного управления процессом производства.

Материалы и методы Использовали оригинальные методы машинного обучения, инженерии знаний и компьютерного моделирования организационных и технологических процессов жизненного цикла технических объектов в промышленности и продукции в народном хозяйстве, а также математические и алгоритмические модели, методы и опытные образцы проактивных средств автоматизации информационного, физического и энергетического взаимодействия гетерогенных робототехнических и киберфизических комплексов.

Результаты и обсуждение Создали системы искусственного интеллекта для фотограмметрической обработки изображений видимого спектра и снятых мультиспектральными видеокамерами с построением ортофотопланов, цифровых моделей рельефа. Применили численные методы машинного обучения. Показали возможность формирования рекомендаций по рекультивации, мелиорации земельных угодий. Разработали алгоритмическое, программно-аппаратное обеспечение автоматизации вертикальных ферм, установок замкнутого цикла по рыбоводству. Осуществили беспроводную регистрацию измеряемых и вычисляемых параметров с распределенных датчиков, их анализ с применением технологий больших данных и проактивное управление киберфизическими устройствами, отвечающими за функционирование систем жизнеобеспечения выращиваемых аква- и фитокультур. Привели примеры выпускаемых БВС и навесного оборудования, предназначенных для обработки сельскохозяйственных угодий, а также примеры модулей автоматизации вертикальных ферм, обеспечивающих проактивное автономное управление.

Выводы Определили, что разработанное программно-аппаратное обеспечение позволило увеличить остаточный заряд аккумулятора БВС после полета на 6 процентов. Улучшили точность идентификации участков растений с фитопатологиями по анализу изображений с мультиспектральной камеры до 99 процентов.

Об авторах

А. Л. Ронжин
Санкт-Петербургский Федеральный исследовательский центр, Российская академия наук
Россия

Андрей Леонидович Ронжин - доктор технических наук, профессор, профессор РАН, директор.

Санкт-Петербург



А. И. Савельев
Санкт-Петербургский Федеральный исследовательский центр, Российская академия наук
Россия

Антон Игоревич Савельев - кандидат технических наук, старший научный сотрудник.

Санкт-Петербург



Список литературы

1. Лобачевский Я.П., Дорохов А.С. Цифровые технологии и роботизированные технические средства для сельского хозяйства // Сельскохозяйственные машины и технологии. 2021. Т. 15. N4. С. 6-10.

2. Никонова Г.Н., Трафимов А.Г., Никонов А.Г. Ресурсный потенциал и институциональные условия развития рынка сельскохозяйственных угодий // Научное обозрение: теория и практика. 2019. T. 9. N12(68). C. 1758-1774.

3. Никонова Г.Н., Трафимов А.Г. Мелиоративное состояние сельскохозяйственных угодий в системе факторов эффективного их использования // Научное обозрение: теория и практика. 2018. N11. C. 24-40.

4. Суровцев В.Н., Никулина Ю.Н. Стратегия развития молочного скотоводства на Северо-Западе России // Молочное и мясное скотоводство. 2018. N6. C. 2-5.

5. Surovtsev V.N., Nikulina Yu., Payurova E. Development of organic milk production in Russia: preferred regions from the perspective of sustainability. Agriculture Digitalization and Organic Production. 2022. 4. 41-51.

6. Брюханов А.Ю., Попов В.Д., Васильев Э.В., Шалавина Е.В., Уваров Р.А. Анализ и решения экологических проблем в животноводстве // Сельскохозяйственные машины и технологии. 2021. T. 15. N4. C. 48-55.

7. Dellmann T., Berns K. Toward a Realistic Simulation for Agricultural Robots. Agriculture Digitalization and Organic Production. 2022. 3-13.

8. Костяев А.И., Суровцев В.Н., Ронжин А.Л. Цифровизация сельского хозяйства и органическое производство // Вестник Российской академии наук. 2021. T. 91. N12. C. 1179-1182.

9. Letunov S.B., Arkhipov M.V., Tyukalov Y., Danilova T., Potrakhov N., Staroverov N. Managed grain production as an element of rational nature management, ensuring the production of economically valuable grain with a minimum level of hidden damage. Agriculture Digitalization and Organic Production. 2022. 245. 103-112.

10. Суровцев В.Н., Паюрова Е.Н., Никулина Ю.Н., Шульгин И.К., Лужняк В.Д., Савельев А.И. Освоение цифровых технологий как фактор повышения конкурентоспособности производства органического молока // Молочное и мясное скотоводство. 2021. N2. C. 3-7.

11. Севостьянова Н.Н., Янин А.П., Лебедев И.В. Лазерное излучение как инструмент стимуляции роста растений // Теория и практика мировой науки. Раздел: Сельскохохяйственные и биологические науки. 2021. N8. C. 29-33.

12. Севостьянова Н.Н., Лебедев И.В., Лебедева В.В., Ватаманюк И.В. Инновационный подход к автоматизированной фотоактивации посевных площадей посредством БпЛА с целью стимуляции роста культур // Информатика и автоматизация. 2021. T. 20. N6. C. 1395 1417.

13. Астапова М.А., Аксаментов Е.А. Использование спектральных ландшафтных индексов для детектирования препятствий в задачах навигации мобильных робототехнических платформ на сельскохозяйственных территориях // Известия Юго-Западного государственного университета. 2021. T. 25. N1. C. 66-81.

14. Качанова О.А., Левоневский Д.К. Архитектура программного обеспечения автоматизированного тепличного комплекса на основе облачных технологий // Программная инженерия. 2021. N9. C. 475-489.

15. Lebedev I., Lebedeva V. Analysis of «Leader – Followers» Algorithms in Problem of Trajectory Planning for a Group of Multi-rotor UAVs. Software Engineering Application in Informatics. 2021. 1. 870-884.

16. Krestovnikov K., Korshunov D., Erashov A., Rogozin A. Scalable Architecture of Distributed Control System for Industrial Greenhouse Complexes. Data Science and Intelligent Systems. 2021. 2. 127-132.

17. Крестовников К.Д., Ерашов А.А., Васюнина Ю.Г., Савельев А.И. Разработка устройства сопряжения для модульной сельскохозяйственной робототехнической платформы // Сельскохозяйственные машины и технологии. 2022. Т. 16. N1. С. 78-88.

18. Izhboldina V., Lebedev I., Shabanova A. Approach to UAV swarm control and collision-free reconfiguration. Smart Innovation, Systems and Technologies. 2021. 187. 81-92.


Рецензия

Для цитирования:


Ронжин А.Л., Савельев А.И. Системы искусственного интеллекта в решении задач цифровизации и роботизации агропромышленного комплекса. Сельскохозяйственные машины и технологии. 2022;16(2):22-­29. https://doi.org/10.22314/2073-7599-2022-16-2-22-29

For citation:


Ronzhin A.L., Savel'ev A.I. Artificial Intelligence Systems for Solving Problems of Agro­Industrial Complex Digitalization and Robotization. Agricultural Machinery and Technologies. 2022;16(2):22-­29. (In Russ.) https://doi.org/10.22314/2073-7599-2022-16-2-22-29

Просмотров: 72


Creative Commons License
Контент доступен под лицензией Creative Commons Attribution 4.0 License.


ISSN 2073-7599 (Print)
ISSN 2618-6748 (Online)