Орындаған: Құрбанжан Дінасыл Қабылдаған: Амиртаев Қанат Тобы
Далалық ақпаратты жинайтын роботтар
жүктеу/скачать 0.85 Mb.
|
- Бұл бет үшін навигация:
- 3.5. Егін жинауға арналған роботтар
| 3.4. Далалық ақпаратты жинайтын роботтар
Далада ақпарат жинау қиын және ауыр болуы мүмкін болса да, нәтижесінде жиналған деректер фермерлерге көрінбейтін шешімдер қабылдауға көмектеседі. Осыған байланысты бұл тапсырманы орындау үшін далалық ақпарат жинайтын роботтар жасалды. Саскачеван университетінде Баяти т.б. канола өсімдіктерін бақылау үшін далаға негізделген жоғары өнімді өсімдік фенотипі бойынша мобильді робот платформасын әзірледі, енгізді және тексерді. Өсімдік шатырларының кең ауқымды суреттерін платформа автоматты түрде жинауға және талдауға болады. Бұл жаңашылдық ұзақ мерзімді перспективада шығындарды азайта отырып, фермалардың өнімділігін арттыру үшін көрсетілді. 10- суретте көрсетілгендей , Куберо бау-бақша дақылдарындағы зиянкестер мен ауруларды анықтауға арналған Robhortic деп аталатын далалық роботты жасады. Сәбіз алқабындағы үш сынақтан кейін оның өнімділігі керемет болды, сәйкесінше зертханада және далада 66,4% және 59,8% анықтау көрсеткіші болды. ROS басқаратын мобильді робот аумақты шарлау және фенотиптеу деректерін жинау үшін арнайы әзірленген, қате деңгейі сәйкесінше учаске көлемі мен шатырдың биіктігі үшін тек 6,6% және 4%. Сайып келгенде, бұл жұмыс ауылшаруашылық роботтарының эволюциясын жеделдетуге, әсіресе фенотипті бақылауға көмектесті. Сурет 10. Роботтың сыртқы көрінісін көрсететін сәбіз өрісінде жұмыс істейтін қашықтан басқарылатын RobHortic. Ақпаратты жинайтын роботтардың технологиялық дамуы нейрондық желі алгоритмдері мен визуалды навигациядағы жетістіктерді қамтыды. Гу және т.б. тұрақты қозғалысты, шамалы ауытқуды және адам мен машинаның бөлінуін қамтамасыз ету үшін жолды бақылауды манипуляциялау арқылы өрістегі ақпаратты жинайтын роботтың конволюционды нейрондық желі алгоритмін жетілдірді. 3.5. Егін жинауға арналған роботтар Белгілі болғандай, күріш кесетін машиналар көп жылдар бойы қол жетімді. Қолданыстағы механикалық құрылым негізінде мұндай комбайндарды автоматтандыру үшін көптеген алгоритмдер әзірленді. 2022 жылы Генг және т.б. комбайнның қалыпты жылдамдықтарында 95,4% ауытқу жылдамдығымен сынақ талаптарын орындауға қабілетті автоматты жүгері жинағыш жүйесін әзірледі. Атап айтқанда, бұл ілгерілеу жолдарды автоматты түрде теңестіру процесін жақсартудың эталоны болып табылады. Ли және т.б. 11-суретте көрсетілгендей нақты уақыт режимінде кедергілерді дәл анықтау арқылы робот комбайнға көмектесу үшін ICNet негізінде терең оқыту алгоритмін әзірледі және қолданды.. Кесілген үлгімен жабдықталған бұл автоматты комбайн орташа өңдеу жылдамдығында 96,6% табыстылықпен соқтығысуды болдырмауды жүзеге асыра алды. Комбайн роботтарында қолданылатын ағымдағы навигациялық алгоритмдердің кемшіліктерін ескере отырып, Ли және т.б. жетілдірілген анықтау алгоритмін әзірледі, ол 94,6% табыс деңгейіне жетті, бұл ең кіші квадраттар әдісінен жоғары. Дегенмен, дәл бұрышты анықтау қиын болды. PSO алгоритмін жетілдіре отырып, Пуранам фермерлерге кең көлемде егін жинауға, бастыруға және тазалауға көмектесу үшін роботтандырылған орақ комбайнын ойлап тапты. Қарапайым математикалық операцияны қолдана отырып, олар егін жинау барысын оңтайландыра алды. Тақырып бойынша үлкен қателіктерден туындаған үлкен асып кету мен ұзақ конвергенция уақытын ескере отырып, Ванг және т.б. тұрақтылықты арттыратын, осылайша операциялық өнімділікті жақсартатын егін жинау роботтарына арналған жаңа траекторияны жоспарлау алгоритмін зерттеді. Сурет 11. Роботтық комбайн және орнатылған құрылғылар. жүктеу/скачать 0.85 Mb. Достарыңызбен бөлісу:
|