Управление движением сельскохозяйственной автономной роботизированной платформы

Предложили модель автономного движения роботизированной платформой адаптированной под условия промышленного плодового сада. (Цель исследования) Разработать систему управления движением автономной роботизированной колесной платформы на основе инерциальной и спутниковой навигации и расчета преодолеваемого пути для позиционирования в плодовом саду, с автоматическим выполнением различных технологических операций, таких как внесение удобрений, контроль роста и болезней, уборка урожая плодов. (Материалы и методы) Создали математическую модель для управления движением роботизированной платформы, учитывающую радиусы разворота трех типов, длину дуги выполняемой окружности, скорости движения в рядах садовых насаждений с использованием электронной карты сада. Использовали метод, который позволяет реализовать программу автоматического движения роботизированной платформы по типовому плодовому саду с применением минимального набора датчиков, существенно снижая нагрузку на процессор и память бортовых вычислителей. Разработали программное обеспечение на языке программирования Python, позволяющее строить маршрут движения роботизированной платформы, отображать траекторию движения с указанием точности позиционирования в каждой точке относительно деревьев в рядах садовых насаждений, скорости движения и угла поворота колес. (Результаты и обсуждение) Реализовали автономное выполнение роботизированной платформой заданных маршрутов, взаимодействие программы с аппаратной частью роботизированной платформы. Провели полевое тестирование разработанного программного обеспечения. (Выводы) Подтвердили заданную точность позиционирования роботизированной платформы в междурядьях садов интенсивного типа 3,5 метра, максимальное отклонение при движении по карте задания с использованием спутниковой навигации и инерциальной системы составило 164 миллиметра, что удовлетворяет агротехнические требования к механизированной уборке плодов.

1. Shafi, U., Mumtaz R., García-Nieto J., Hassan S.A., Zaidi S.A.R., Iqbal N. Precision agriculture techniques and practices: Fromconsiderations to applications. Sensors. 2019. N9. 3796.

2. Moysiadis V., Sarigiannidis P., Vitsas V., Khelifi A. Smart farming in Europe. Computer Science Review. 2021. N39. 100345.

3. Blok P., Boheemen K., van Evert F.K., IJsselmuiden J., Kim G.-H. Robot navigation in orchards with localization based on Particle filter and Kalman filter. Computers and Electronics in Agriculture. 2019. N157. 261-269.

4. Himesh S. Digital revolution and Big Data: A new revolution in agriculture. CAB Reviews. 2018. N13. 1-7.

5. Zhang Y. The Role of Precision Agriculture. Resource. 2019. N19. 9.

6. Khort D.O., Kutyrev A.I., Smirnov I.G. Research into the Parameters of a Robotic Platform for Harvesting Apples. Lecture Notes in Networks and Systems. 2022. N463. 149-159.

7. Bochtis D., Griepentrog H.W., Vougioukas S., Busato P., Berruto R., Zhou K. Route planning for orchard operations. Computers and Electronics in Agriculture. 2015. N113. 51-60.

8. Khort D., Kutyrev A., Filippov R., Semichev S. Development control system robotic platform for horticulture. E3S Web of Conferences. 2021. N262. 01024.

9. Andersen J.C., Ravn O., Andersen N.A. Autonomous rule-based robot navigation in orchards. Proceedings of the 7th IFAC Symposium on Intelligent Autonomous Vehicles, Lecce, Italy. 2010. Vol. 43(16). 43-48.

10. Radcliffe J., Cox J., Bulanon D.M. Machine vision for orchard navigation. Computers in Industry. 2018. N98. 165-171.

11. Harper N., McKerrow P. Recognising plants with ultrasonic sensing for mobile robot navigation. Robotics and Autonomous Systems. 2001. N34(2-3). 71-82.

12. Blok P., Boheemen K., van Evert F.K., IJsselmuiden J., Kim G.-H. Robot navigation in orchards with localization based on Particle filter and Kalman filter. Computers and Electronics in Agriculture. 2019. N157. 261-269.

13. Jones M.H., Bell J., Dredge D., Seabright M., Scarfe A., Duke M., MacDonald B. Design and testing of a heavy-duty platform for autonomous navigation in kiwifruit orchards. Biosystems Engineering. 2019. N187. 129-146.

14. Park H., Kwon J., Hwang T., Kim D.A. Development of Effective Object Detection System Using Multi-Device LiDAR Sensor in Vehicle Driving Environment. Journal of the KoreaInstitute of Electronic Communication Sciences. 2018. Vol. 13(2). 313-320.

15. Kim M., Bae S., Kim H. Real-Time 3D-LiDAR Object Detection in Autonomous Vehicle Systems Using Cluster-Based Candidates and DeepLearning. Journal of the institute of control robotics andsystems. 2019. Vol. 25(9). 795-801.

16. Zong C.G., Ji Z.J., Yu Y., Shi H. Research on obstacle avoidance method for mobile robot based on multisensor information fusion. Sensors and Materials. 2020. N32. 1159-1170.

17. Teixid M., Pallej T., Font D., Tresanchez M., Moreno J., Palacn J. Two-Dimensional RadialLaser Scanning for Circular Marker Detection and External Mobile Robot Tracking. Sensors. 2012. N12. 16482-16497.

18. Garrido M. Active optical sensors for tree stem detection and classification in nurseries. Sensors. 2014. N14(6). 10783-10803.

19. Luan P.G., Thinh N.T. Real-Time Hybrid Navigation System-Based Path Planning and Obstacle Avoidance for Mobile Robots. Applied Sciences. 2020. N10. 3355.

20. Ненайденко А.С., Поддубный В.И., Валекжанин А.И. Моделирование управления движением колесной сельскохозяйственной машины в режиме реального времени // Тракторы и сельхозмашины. 2018. N3. С. 32-38.

21. Измайлов А.Ю., Лобачевский Я.П., Ценч Ю.С. и др. О синтезе роботизированного сельскохозяйственного мабильного агрегата // Вестник российской сельскохозяйственной науки. 2019. N4. С. 63-68.

22. Бейлис В.М., Ценч Ю.С., Коротченя В.М., Старовойтов С.И., Кынев Н.Г. Тенденции развития прогрессивных машинных технологий и техники в сельскохозяйственном производстве // Вестник ВИЭСХ. 2018. N4 (33). С. 150-156.

23. Годжаев З.Д., Шевцов В.Г., Лавров А.В., Ценч Ю.С., Зубина В.А. Стратегия машинно-технологической модернизации сельского хозяйства России до 2030 года (Прогноз) // Технический сервис машин. 2019. N4(137). C. 220-229.