Conceptual directions for the development of driverless agricultural mobile power units

Full Text

ВВЕДЕНИЕ

Одним из приоритетных направлений научно-технологического развития сельского хозяйства является переход к высокопродуктивному, экологически чистому агрохозяйству. Данный переход заключается в применении в сельском хозяйстве цифровых, информационных, интеллектуальных технологий и роботизированных комплексов, способствующих комплексному решению задачи повышения эффективности производства сельскохозяйственной продукции [1], [2]. Это подразумевает принципиально новый подход к управлению процессами производства сельскохозяйственной продукции [3].

В настоящее время крупные мировые разработчики и производители в области мобильных сельхозмашин ведут работы над созданием сельскохозяйственных роботов и роботизированных систем [4]. Особое внимание уделяется разработке универсальных беспилотных МЭС, позволяющих автономно выполнять различные технологические операции без участия человека [5].

Автоматизация и роботизация сельскохозяйственного производства позволяет комплексно подойти к решению ряда проблем отрасли и обеспечить:

• повышение производительности труда и исключение ручного труда;
• снижение или исключение влияния человеческого фактора на результаты производства;
• оптимизацию затрат и снижение себестоимости производимой продукции;
• наиболее полную реализацию продукционного потенциала сельскохозяйственных растений и животных и снижение потерь продукции за счёт точного соблюдения агротехнологий;
• повышение энергоэффективности и экологической безопасности сельскохозяйственной техники;
• повышение безопасности выполнения технологических операций и снижение влияния на человека вредных производственных факторов;
• повышение эффективности использования парка сельскохозяйственной техники.

Внедрение цифровых технологий в МЭС превращает тракторы и самоходные комбайны с традиционной компоновочной схемой в интеллектуальные машины, которые соединяются с навесными и прицепными машинами за счёт не только механических связей (навесная система, прицепное устройство, гидросистема, вал отбора мощности), но и информационных (электронных) [6]. Автоматика управляет глубиной обработки почвообрабатывающих агрегатов, обеспечивает высокую точность высева семян, норму внесения удобрений с использованием спутниковых навигационных систем, дистанционную настройку машин в полевых условиях через Интернет-соединение. Такая связь позволяет выбрать режим работы агрегата в зависимости от агроклиматических условий, агрофона, геометрических параметров поля и т. д. [7], [8].

Современные тракторы уже оснащаются интеллектуальными системами управления двигателем и режимами работы трансмиссии. В совокупности они вырабатывают оптимальный режим работы в зависимости от загрузки, что позволяет наиболее эффективно использовать мощность двигателя, снизить расход топлива и сократить вредные выбросы. Всё большее распространение получают автоматизированные системы управления навесной системой, валом отбора мощности, гидравлическим приводом сельскохозяйственных машин. Наиболее широкое применение в последнее время получили системы автоматического вождения, которые в первую очередь облегчают работу с широкозахватными машинами, позволяют минимизировать потери продукции и времени, повысить качество проведения технологических операций [9].

Таким образом, применение беспилотных систем управления позволяет использовать концептуально новые подходы к созданию МЭС сельскохозяйственного назначения. В связи с этим становится актуальным проведение исследований, направленных на выявление перспективных концептуальных направлений развития беспилотных МЭС и оценку эффективности их применения.

Цель исследования — выявление концептуальных направлений развития беспилотных МЭС сельскохозяйственного назначения и теоретическая оценка эффективности их применения.

МЕТОДЫ

Объектом исследования являлся процесс трансформации МЭС в условиях развития беспилотных систем управления. Основой исследования послужили научные публикации по вопросам развития роботизированных средств сельскохозяйственного назначения, информационные материалы предприятий-изготовителей сельскохозяйственных тракторов и систем управления сельскохозяйственной техникой. В процессе исследования использовались такие методы, как информационный анализ, синтез, методики расчёта производительности сельскохозяйственных агрегатов и приведённой себестоимости выполнения технологических операций, адаптированные ФГБНУ ФНАЦ ВИМ применительно к беспилотным МЭС.

РЕЗУЛЬТАТЫ

Переход к цифровому сельскому хозяйству подразумевает использование МЭС с электронными системами управления. Применение данных систем является одним из первых шагов в процессе перехода к беспилотным МЭС, которые в ближайшей перспективе смогут самостоятельно выполнять технологические операции под контролем оператора, находящегося непосредственно в кабине, а в дальнейшей перспективе — автономно работать на поле под дистанционным контролем оператора, находящегося в диспетчерском пункте и следящего за работой нескольких технических средств [6].

В настоящее время уже совершаются серьёзные шаги, позволяющие создавать МЭС с автоматическим управлением движением мобильного средства (автопилотом), но с сохранением оператора, находящегося непосредственно в кабине.

Начальными этапами создания автоматически управляемых МЭС являются применение систем параллельного вождения на базе навигационных систем GPS / ГЛОНАСС по загруженной карте-заданию конкретного поля. По своей сути это электронные ассистенты, помогающие оператору управлять трактором или самоходной сельскохозяйственной машиной. Различают несколько уровней систем параллельного вождения: курсоуказатели (агронавигаторы), подруливающие устройства и системы автопилотирования [9], [10].

Курсоуказатели представляют из себя навигационные системы сельскохозяйственного назначения. При их использовании оператор управляет трактором или самоходной сельскохозяйственной машиной, ориентируясь на показания курсоуказателя. Данные системы наиболее просты в установке и относительно недороги, а их точность может достигать 2 см (при наличии базовой RTK станции), что позволяет двигаться с минимальными отклонениями от заданной траектории и обеспечивать минимальную ширину перекрытия агрегата. Однако точность движения агрегата с агронавигатором в высокой степени зависит от квалификации оператора, быстроты его реакции. При наличии данной системы оператор вынужден держать под контролем не только протекание технологического процесса, но и соответствие направления движения трактора заданному курсу. Курсоуказатели находят наибольшее применение при выполнении технологических операций, не требующих высокой точности: внесение жидких и твёрдых органических и минеральных удобрений, боронование и т. п.

Подруливающие устройства представляют собой агронавигатор, дополненный механическим устройством подруливания, автоматически корректирующим направление движения трактора или самоходной сельскохозяйственной машины согласно заданному курсу. Подруливающее устройство в большинстве случаев устанавливается как дополнительный привод рулевого колеса сбоку от него или непосредственно вместо него. В основе подруливающего устройства находится управляемый электронной системой электродвигатель, передающий крутящий момент на рулевое колесо или вал механизма рулевого управления трактора. Точность вождения в загонке при использовании подруливающих устройств фактически не зависит от квалификации или уровня концентрации оператора, однако она зависит от технического состояния и общих технических возможностей установленной на тракторе рулевой системы. Подруливающие устройства находят применение при выполнении требующих достаточно высокой точности технологических операций, таких как основная и предпосевная обработка почвы, посев и посадка сельскохозяйственных культур, опрыскивание, уборка урожая.

Системы автопилотирования представляют собой агронавигатор с устанавливаемым в гидравлическую систему рулевого управления гидравлическим блоком, управляемым электронной системой. В этом случае для повышения точности вождения применяются датчики поворота управляемых колёс. Использование таких систем позволяет обеспечить автономное вождение не только в загонке, но и при осуществлении разворотов. Благодаря этому оператор может сконцентрироваться на контроле за протеканием технологического процесса и техническим состоянием машинно-тракторного агрегата. Системы автопилотирования могут применяться при выполнении практически всех технологических операций от обработки почвы до уборки урожая и особенно эффективны при выполнении требующих высокой точности операций по уходу за сельскохозяйственными культурами, в частности при междурядной обработке пропашных сельскохозяйственных культур.

Во всех системах параллельного вождения, базирующихся на навигационной системе GPS/ГЛОНАСС, повышение точности позиционирования до 2…3 см достигается при использовании базовой станции RTK, зона действия которой ограничена в большинстве случаев несколькими километрами или подключением платных поправок [9].

 

Рис. 1. Развитие автономных систем управления МЭС сельскохозяйственного назначения.

Fig. 1. Advancing of autonomous control systems of agricultural MPUs.

 

Дальнейшее развитие систем автопилотирования сельскохозяйственных тракторов идёт в направлении повышения уровня автоматизации и безопасности эксплуатации сельскохозяйственных машин и агрегатов (рис. 1). Достигают этого за счёт применения технического зрения и элементов искусственного интеллекта.

Компанией Cognitive Pilot разработана система беспилотного вождения Agro Pilot, базирующаяся на искусственном интеллекте. В основе системы лежит технология глубокого обучения нейронных сетей. Состав комплекта системы автоматического вождения Cognitive Agro Pilot включает блок управления с нейропроцессором для автономного вождения, цветные видеокамеры, планшет управления, цифровой гидроблок для управления рулевым механизмом, датчики углов поворота колёс. Данная система позволяет осуществлять автономное (без участия оператора) движение трактора или самоходной сельскохозяйственной машины на поле, ориентируясь по кромке, по валку, по рядку (для пропашных культур), поддерживая заданную скорость движения. Точность вождения составляет 1–2 см при использовании GPS/ГЛОНАСС навигации с базовой станцией и RTK-поправками, а контроля скорости — в пределах 1 км/ч. Применение нейронной сети, получающей информацию от установленных камер, позволяет комбайну автоматически разворачиваться, перестраиваться на неубранные участки поля, останавливаться перед препятствием или объезжать его [11].

Применение рассмотренной системы автопилотирования позволяет автоматизировать часть функций, частично исключить человека из управления движением самого трактора или самоходной сельскохозяйственной машины, тем самым оператор сможет сконцентрировать внимание непосредственно на контроле и управлении технологическим процессом. Однако данная система пока ещё не обладает всем необходимым функционалом, позволяющим ей самостоятельно принимать решения во всех нестандартных ситуациях, и требует в таких случаях вмешательства оператора. В связи с этим применение данной системы автопилотирования не позволяет полностью отказаться от оператора, т. е. не даёт возможности создавать беспилотные или автономные роботизированные МЭС сельскохозяйственного назначения.

Сохраняется ряд проблем, тормозящих дальнейшее развитие и внедрение автоматизированных систем управления техникой. Эффективность работы данных систем под контролем оператора весьма высока, но они пока не способны в полной мере быть автономными и при возникновении нестандартных ситуаций не могут сгенерировать оптимальное решение [12]. Вызывает недоверие к данным системам риск причинения ими материального вреда вследствие системных сбоев. Требуют проработки вопросы кибербезопасности, поскольку злоумышленники могут вывести из строя технику, уничтожить посевы или нанести какой-либо иной материальный ущерб. Требования к данным системам должны быть проработаны и закреплены в соответствующих нормативно-правовых актах.

Применение беспилотных МЭС подразумевает их взаимодействие между собой, при этом для сельскохозяйственной техники нет специально выделенной частоты, позволяющей реализовать как дистанционное управление МЭС, так и их бесконтактное взаимодействие между собой. Другой проблемой является совместимость существующих программно-аппаратных средств различных производителей МЭС и сельскохозяйственных машин, которая должна осуществляться по единому протоколу передачи данных и через стандартизованные CAN-шины. В настоящее время используется международный протокол ISOBUS, но ещё далеко не все производители сельскохозяйственных машин, особенно отечественных, применяют на своей технике элементы данной системы. При создании беспилотных МЭС необходимо законодательно закрепить требования к применяемым частотам, протоколам передачи данных, применяемым CAN-шинам, блокам управления и контроллерам.

Одним из факторов, сдерживающих развитие отечественной роботизированной сельскохозяйственной техники и, в частности, систем беспилотного управления, является отсутствие отечественной компонентной базы: микроэлектроники, нейронных вычислителей, радаров, лидаров, камер для реализации технологий машинного зрения, базовых RTK-станций, систем спутниковой связи, приёма и передачи данных, исполнительных устройств для управления электрическими, механическими, гидравлическими и пневматическими компонентами сельскохозяйственной техники.

Необходимо отметить, что МЭС функционируют в полевых условиях и передвигаются по поверхностям, не имеющим твёрдого покрытия, в связи с чем помимо геометрической и технологической проходимости для беспилотных МЭС важна опорная проходимость, для определения которой необходимо разрабатывать датчики и системы определения несущей способности грунта и оценки возможности передвижения МЭС по данному грунту [13].

Технологии беспилотного управления различными видами технических средств интенсивно развиваются во всех отраслях. В последнее время это направление активно развивается в сфере как коммерческого, так и личного транспорта. Множество мировых автопроизводителей заявляют о разработках в сфере создания беспилотных автомобилей. Такое бурное развитие беспилотных систем побудило к созданию регламента, отражающего уровень автоматизации управления. В 2018 году вступил в силу стандарт SAE J 3016-2018 «Классификация и систематизация, а также определения терминов, относящихся к системам автоматизации вождения для дорожных моторных транспортных средств», авторами которого выступили специалисты международного Общества инженеров автомобильной промышленности и транспорта Society of Automotive Engineers (SAE) [14].

В стандарте представлены классификация и систематизация терминов, а также определения, касающиеся систем автоматизации вождения. Используемые в стандарте термины сформулированы таким образом, чтобы ссылаться на автоматизацию как часть систем транспортного средства, а не на само транспортное средство. В частности, SAE J 3016-2018 описывает автоматизированные системы управления автотранспортными средствами, которые выполняют часть или все задачи в области динамического вождения на постоянной основе и включают в себя троих основных участников вождения: человека, систему автоматизации вождения, а также другие системы и компоненты транспортного средства.

Согласно SAE J3016 стандартизировано разделение автомобилей по уровню автоматизации вождения. Предусматривается 6 уровней автоматизации вождения автомобилей:

• уровень 0 (отсутствие автоматизации вождения);
• уровень 1 (помощь водителю);
• уровень 2 (частичная автоматизация вождения);
• уровень 3 (условная автоматизация вождения);
• уровень 4 (высокая автоматизация вождения);
• уровень 5 (полная автоматизация вождения).

К уровню 0 относятся обычные автомобили, не содержащие никаких систем автоматизации. При этом некоторые системы, охватываемые уровнем 1 или уровнем 2, уже достаточно давно используются в автомобилях. К таким системам можно отнести ABS, круиз-контроль, системы курсовой устойчивости и так далее.

По аналогии с приведённым разделением автомобилей предлагается осуществить классификацию МЭС сельскохозяйственного назначения по уровню автоматизации (табл. 1).

 

Таблица 1. Уровни автоматизации МЭС сельскохозяйственного назначения

Table 1. Automation levels of agricultural MPUs

Уровень автоматизации	Уровень 0	Уровень 1	Уровень 2	Уровень 3	Уровень 4	Уровень 5
	Нет электронных  систем	Электронные  помощники	Частичная  автоматизация	Условная  автоматизация	Высокая  автоматизация	Полная  автоматизация
Управление двигателем	Р	Р	РА	АР	АД	А
Управление трансмиссией	Р	Р	РА	АР	АД	А
Рулевое управление	Р	РА	РА	АР	АД	А
Управление тормозной системой	Р	Р	РА	АР	АД	А
Управление гидравлической системой	Р	РА	РА	АР	АД	А
Управление ВОМ	Р	РА	РА	АР	АД	А
Управление электрическими исполнительными механизмами	Р	РА	РА	АР	АД	А
Примечание. Р — ручное управление; РА — ручное управление с возможностью автоматизации определённых действий; АР — автоматическое с возможностью ручного управления; АД — автоматическое управление под дистанционным контролем оператора диспетчерского центра; А — автоматическое управление под дистанционным контролем центральной интеллектуальной системы управления.

 

Так, уровень 0 означает полное отсутствие электронных систем управления какими-либо функциями МЭС. Оператор в этом случае осуществляет как полное управление всеми органами МЭС, так и контроль за выполнением технологического процесса.

Уровень 1 подразумевает применение отдельных вспомогательных систем, например, использование курсоуказателей, агронавигаторов, систем подруливания, систем включения и выключения ВОМ, систем опускании и подъёма навесной системы на разворотах, поддержание установленной глубины обработки, определённого угла наклона навески и т. п. В этом случае оператор может быть высвобожден от выполнения простых, часто повторяющихся действий, но должен осуществлять контроль за их выполнением электронными системами. Нагрузка на оператора, связанная с простым ведением МЭС по необходимой траектории и управлением некоторыми системами МЭС, снижается, что даёт возможность больше внимания уделять непосредственно контролю за выполнением технологического процесса.

Уровень 2 предполагает частичную автоматизацию управления МЭС, которая связана с применением систем автоматического поддержания скорости, управления движением под контролем и с корректировками оператора и возможностью ориентации по рядкам сельскохозяйственных культур, по скошенным валкам, по краю смежного прохода, по необработанной части или краю поля. В этом случае появляются автономные системы безопасности, способные распознавать возникающие на пути препятствия, самостоятельно останавливать МЭС перед ними или объезжать их. При использовании таких систем оператор большую часть функций, связанных с управлением движением МЭС, доверяет системам автоматизации и подключается к управлению в ситуации, когда автоматическая система оказывается не способна самостоятельно принять решение.

Уровень 3 предполагает условную автоматизацию мобильных средств, при которой автоматизированы все системы управления МЭС, связанные как с управлением движением, так и с управлением технологическим процессом. Оператор, находящийся в кабине, осуществляет только некоторые корректировки в работе МЭС или подключается к управлению только в случае, если автоматическая система оказывается не способна самостоятельно принять решение.

Уровень 4 предполагает применение систем беспилотного управления под дистанционным контролем оператора. В этом случае электронная система полностью управляет всеми функциями беспилотного МЭС, но оператор, находящийся рядом или в диспетчерском пункте, может дистанционно вносить корректировки в работу системы или брать управление на себя.

Уровень 5 предполагает полную автоматизацию, при которой реализуется автоматическое управление беспилотным МЭС под дистанционным контролем центральной интеллектуальной системы управления и наблюдением оператором.

В настоящее время по оценкам экспертов уровень автоматизации серийно выпускаемых автомобилей с функциями автоматического управления достигает третьего уровня. Что же касается МЭС сельскохозяйственного назначения, то в соответствии с предложенным разделением, некоторые наиболее передовые разработки, в которых применяются автоматические системы управления МЭС, можно отнести к уровню 2, а серийно выпускаемые — к уровню 1.

Серийно выпускаемые и уже находящие массовое применение системы параллельного и автоматического вождения на основе систем геопозиционирования GPS / ГЛОНАСС и нейронных сетей обладают достаточно высокими функционалом и точностью, универсальностью, доступностью и позволяют уже в настоящее время автоматизировать часть процессов управления МЭС. Дальнейшее развитие интеллектуальных технологий в сельском хозяйстве позволяет реализовать новые подходы к управлению сельскохозяйственной техникой. Разработка и применение в сельскохозяйственной технике технологий машинного зрения, различного рода датчиков и сенсоров, электронных систем управления, технологий беспроводной передачи данных, интернета вещей и т. п. позволяет создавать беспилотные машины, обеспечивающие повышение качества проведения технологических операций, достаточно высокую точность и безопасность вождения, автономность, что в последствии даст возможность исключить оператора, находящегося непосредственно в кабине, и перейти к применению беспилотных МЭС, контролируемых оператором дистанционно из диспетчерского пункта [15].

Переход к четвёртому уровню автоматизации даёт возможность исключения оператора непосредственно из процесса управления МЭС и позволяет пересмотреть подходы к повышению одного из основных показателей производства — производительности труда. Поскольку в дальнейших перспективах на четвёртом и более высоких уровнях автоматизации становится возможным реализовать контроль и управление одним оператором несколькими агрегатами, то существующий тренд повышения производительности за счёт увеличения основных параметров агрегата: ширины захвата, рабочих скоростей, грузоподъёмности и т. д. — может быть заменен на альтернативный путь, заключающийся в применении сопоставимых по производительности множества автономных малогабаритных агрегатов (рой сельскохозяйственных роботов).

Необходимо также отметить, что согласно закономерности повышения технического уровня тракторов приоритетным путём перехода к энергетической концепции МЭС является использование в качестве сцепного веса технологической части агрегата, что потребует применения в МЭС и сельскохозяйственных машинах разветвлённой адаптивной трансмиссии. Это требует трансформации как самих МЭС, так и агрегатируемых с ними сельскохозяйственных машин [16].

Таким образом, применение беспилотных систем управления позволяет использовать концептуально новые подходы к созданию МЭС сельскохозяйственного назначения. Произведённые исследования по изучению разрабатываемых роботизированных средств сельскохозяйственного назначения и их концепций [1] позволили выявить три концептуальных направления развития беспилотных МЭС (рис. 2).

 

Рис. 2. Концептуальные направления развития беспилотных МЭС сельскохозяйственного назначения.

Fig. 2. Conceptual directions of development of driverless agricultural MPUs.

 

Первое концептуальное направление (концептуальная модель А) — разработка беспилотных универсальных МЭС, при этом за основу берутся в большинстве случаев серийно выпускаемые модели тракторов, которые оснащаются средствами автоматизации и интеллектуальными системами управления. Кабина и традиционные органы ручного управления в этом случае могут как оставаться, так и быть исключены из конструкции. Отличительной особенностью такого направления развития является сохранение существующих тенденций повышения производительности сельскохозяйственных агрегатов за счёт увеличения мощности МЭС, ширины захвата сельскохозяйственных орудий, рабочих скоростей и т. д. Такие агрегаты в основном работают на поле индивидуально или группами по 2–3 ед. В большинстве случаев разрабатываемые МЭС агрегатируют с серийно выпускающимися сельскохозяйственными машинами. Примером такого подхода являются лишённые кабин концепты беспилотных тракторов компаний John Deere [17] и Case IH [18].

Вторым концептуальным направлением (концептуальная модель В) является создание универсальных беспилотных МЭС малой мощности, которые выполняют работы преимущественно группами. Такой подход подразумевает разработку универсальных однотипных машин одной мощности, которые за счёт их групповой работы будут способны заменить всю номенклатуру применяющихся тракторов различных тяговых классов и мощности. В этом случае вся эксплуатирующаяся техника должна быть подстроена под один типоразмер, соответствующий тяговому усилию и мощности разрабатываемого МЭС. Примером развития данного направления является концепция групповой работы посевных роботов Fendt Xaver. Управление группой роботов осуществляется при помощи облачных технологий, что позволяет сократить количество устанавливаемых датчиков и упростить установленные на самих роботах программно-аппаратные средства [19].

Третьим концептуальным направлением развития беспилотных МЭС сельскохозяйственного назначения (концептуальная модель С) является использование энергомодулей. Данная концепция предполагает создание беспилотных МЭС, составленных из нескольких энергомодулей, каждый из которых включает в себя все базовые элементы, необходимые для выполнения функций тягово-энергетического средства, взаимодействия с внешней средой, другими модулями в агрегате и другими агрегатами. Различные комбинации из нескольких энергомодулей позволяют создавать беспилотные МЭС сельскохозяйственного назначения различной мощности и тягового усилия. Для агрегатирования с энергомодулями могут быть адаптированы серийно выпускающиеся сельскохозяйственные машины, имеющие различную ширину захвата, рабочую скорость, потребляемую мощность, вместимость бункера и т. п. [20] Примером реализации данной концепции является модульный принцип построения системы роботов Thorvald II [21].

Вышеописанные концептуальные модели развития беспилотных МЭС в полной мере возможно реализовать только при достаточно высоких уровнях автоматизации управления сельскохозяйственным агрегатом.

 

Рис. 3. Агрегатирование беспилотных МЭС с плугами, сплошными и междурядными культиваторами: a — концептуальная модель А; b — концептуальная модель В; c — концептуальная модель С.

Fig. 3. Coupling of driverless MPUs with ploughs, unstriped and inter-row cultivators. a — conceptual model A; b — conceptual model B; c — conceptual model of C.

 

На рис. 3 представлены примеры агрегатирования беспилотных МЭС концептуальных моделей А, В и С с плугами, культиваторами для сплошной и междурядной обработки почвы.

В настоящее время учёными и ведущими производителями сельскохозяйственной техники в равной степени прорабатываются все описанные концепции. Для определения дальнейших перспектив использования предложенных концептуальных моделей беспилотных МЭС требуется проработать вопрос оценки эффективности их применения.

С целью обеспечения возможности сопоставления различных концептуальных моделей между собой при оценке эффективности их применения необходимо определить количество беспилотных МЭС различных концептуальных моделей, эквивалентное по тяговому усилию, создаваемому базовыми моделями (серийными) тракторами различных тяговых классов. При осуществлении теоретических исследований в качестве базовых моделей, с которыми проводились сравнения, приняты серийно выпускающиеся сельскохозяйственные тракторы тяговых классов от 0,2 до 8 в соответствии с ГОСТ 27021-86 (СТ СЭВ 628-85) «Тракторы сельскохозяйственные и лесохозяйственные. Тяговые классы». В исследованиях принято, что по тяговому усилию беспилотные МЭС концептуальной модели В соответствуют трактору тягового класса 0,6, а концептуальной модели С — тягового класса 0,2.

Применение беспилотных МЭС концептуальной модели А предполагает замену базового трактора i-го тягового класса на беспилотное МЭС того же i-го тягового класса, либо перевод базового трактора i-го тягового класса на беспилотное управление. В этом случае один трактор заменяется одним беспилотным МЭС того же тягового класса, т. е.:

$n_{\text{A}}^i=n_{\text{б}}^i$,                                                                                                          (1)

где i — показатель тягового класса в соответствии с ГОСТ 27021-86; $n_{\text{A}}^i$ — расчётное количество беспилотных МЭС i-го тягового класса модели А, ед.; $n_{\text{б}}^i$ — количество базовых тракторов i-го тягового класса, заменяемых беспилотными МЭС, ед.

В случае использования беспилотных МЭС концептуальных моделей В и С (энергомодулей) один трактор i-го тягового класса заменяется одним или несколькими беспилотными МЭС определённого тягового класса:

$n_{\text{В}}^i\ge n_{\text{б}}^i$,                                                                                                          (2)

$n_{\text{С}}^i\ge n_{\text{б}}^i$,                                                                                                          (3)

где $n_{\text{С}}^i$ — расчётное количество беспилотных МЭС концептуальной модели В, ед.; $n_{\text{б}}^i$ — расчётное количество беспилотных МЭС концептуальной модели С (энергомодулей), ед.

Поскольку тяговое усилие беспилотных МЭС концептуальных моделей В и С (энергомодулей) исходно принято и остаётся постоянным, то их эквивалентное количество будет напрямую зависеть от тягового усилия используемого базового трактора i-го тягового класса.

Количество беспилотных МЭС концептуальной модели В, эквивалентное по тяговому усилию трактору i-го тягового класса, будет определяться по формуле:

$n_{\text{В}}^i=\frac{{Р}_{\text{Кр\hspace{0.17em}\hspace{0.17em}б}}^i}{{Р}_{\text{Кр\hspace{0.17em}\hspace{0.17em}В}}}$,                                                                                                          (4)

где ${Р}_{\text{Кр\hspace{0.17em}\hspace{0.17em}б}}^i$ — максимальное значение номинального тягового усилия базового трактора i-го тягового класса в соответствии с ГОСТ 27021-86, кН; ${Р}_{\text{Кр\hspace{0.17em}\hspace{0.17em}В}}$ — максимальное значение номинального тягового усилия беспилотного МЭС концептуальной модели В, кН. В нашем случае в соответствии с ГОСТ 27021-86 для тягового класса 0,6 составляет ${Р}_{\text{Кр\hspace{0.17em}\hspace{0.17em}В}}^{\mathrm{0,6}}$ = 8,1 кН.

Количество энергомодулей в концептуальной модели С, эквивалентное по тяговому усилию трактору i-го тягового класса, будет определяться по формуле:

$n_{\text{С}}^i=\frac{{Р}_{\text{Кр\hspace{0.17em}\hspace{0.17em}б}}^i}{{Р}_{\text{Кр\hspace{0.17em}\hspace{0.17em}С}}}$,                                                                                                          (5)

где ${Р}_{\text{Кр\hspace{0.17em}\hspace{0.17em}б}}^i$ — максимальное значение номинального тягового усилия энергомодуля модели С, кН. В нашем случае в соответствии с ГОСТ 27021-86 для тягового класса 0,2 · ${Р}_{\text{Кр\hspace{0.17em}\hspace{0.17em}С}}^{\mathrm{0,2}}$  = 5,4 кН.

 

Рис. 4. Результаты расчёта эквивалентного количества беспилотных МЭС концептуальных моделей А, В и С в зависимости от тягового класса базового трактора.

Fig. 4. Results of calculation of equivalent number of driverless MPUs of the conceptual models A, B and C depending on traction class of a basic tractor.

 

В соответствии с данной методикой произведены расчёты и построен график (рис. 4), отражающий зависимость количества беспилотных МЭС концептуальных моделей А, В и С от тягового класса базового трактора (при расчётах произвели округление эквивалентного количества до целых чисел).

Концептуальная модель А предполагает создание беспилотных МЭС каждого тягового класса, что на графике отражается как параллельная оси абсцисс прямая, проходящая через значение 1 оси ординат.

С целью оценки перспектив использования предложенных концептуальных моделей беспилотных МЭС требуется проведение исследований по определению влияния их применения на производительность и экономическую эффективность сельскохозяйственных агрегатов. Оценка производительности агрегатов в составе с беспилотными МЭС различных концептуальных моделей и приведённой себестоимости осуществлена на основе существующих общеизвестных методик [22], усовершенствованных применительно к беспилотным МЭС в ФГБНУ ФНАЦ ВИМ.

Осуществлена сравнительная оценка производительности пахотных агрегатов с оборотными плугами при использовании беспилотных МЭС рассматриваемых концептуальных моделей.

При проведении оценки расчётная длина гона принята равной 1000 м. Расчётную глубину обработки приняли равной 20–22 см, удельное тяговое сопротивление орудия на скорости 5 км/ч — 13,4 кН/м при темпе роста тягового сопротивления орудия 5% с повышением скорости на 1 км/ч. Способ движения агрегата — челночный с петлевыми грушевидными разворотами в конце гона.

При расчёте коэффициента использования времени смены в соответствии с нормативными показателями принято, что при использовании базового трактора затраты времени на личные надобности оператора составляют 15 мин в смену, а коэффициент времени отдыха составляет 0,052. При осуществлении расчётов для беспилотных МЭС затраты времени на личные надобности оператора и отдых не учитывались.

При расчёте коэффициента затрат времени на повороты агрегата в конце гона приняты значения кинематической длины и минимального радиуса поворота серийно выпускающихся сельскохозяйственных тракторов соответствующих тяговых классов. Данные о кинематической длине сельскохозяйственных орудий взяты из представленных производителями технических характеристик. Скорость движения агрегата при повороте принята равной 5 км/ч.

При осуществлении расчётов принят челночный способ движения агрегата с петлевыми грушевидными разворотами. Для агрегатов в составе с беспилотными МЭС концептуальной модели С принят беспетлевой (траектория по минимальному радиусу) способ поворота, при котором радиус поворота равен ширине захвата агрегата.

Результаты расчёта часовой производительности пахотных агрегатов в составе с базовыми тракторами и беспилотными МЭС различных концептуальных моделей соответствующих тяговых классов представлены на рис. 5.

 

Рис. 5. Расчётная часовая производительность пахотных агрегатов в составе с беспилотными МЭС различных концептуальных моделей.

Fig. 5. Assessed hour performance of arable units including driverless MPUs of various conceptual models.

 

Как показывают произведённые расчёты, применение беспилотных МЭС рассматриваемых концептуальных моделей может позволить повысить производительность пахотных агрегатов.

Использование беспилотных МЭС концептуальной модели А может позволить увеличить производительность пахотных агрегатов во всех тяговых классах. Использование беспилотных МЭС концептуальной модели В может позволить увеличить производительность пахотных агрегатов на 2–42%, при этом достаточно высоких показателей роста производительности возможно обеспечить при использовании группы данных средств по сравнению с базовыми тракторами тяговых классов от 0,6 до 4 (10–42%).

Использование беспилотных МЭС концептуальной модели С по сравнению с базовыми тракторами тяговых классов свыше 0,6 может позволить увеличить производительность пахотного агрегата на 4–18%, при этом достаточно высокие показатели увеличения производительности достигаются при использовании данных средств по сравнению с базовыми тракторами в тяговых классах от 2 до 8 (15–18%).

Проведена сравнительная оценка приведённой себестоимости пахотных работ при использовании беспилотных МЭС по сравнению с базовыми тракторами. Результаты расчёта себестоимости вспашки одного гектара приведены в табл. 2.

 

Таблица 2. Себестоимость вспашки одного гектара, руб./га

Table 2. Present cost of ploughing per hectare, rub/ha

Тяговый класс	Модель А	Модель В	Модель С	Базовый трактор
0,2	3744,49	3054,24	2146,70	5835,98
0,6	3054,24	3054,24	1950,00	5250,71
0,9	1863,61	3054,24	1953,09	2677,13
1,4	1276,40	2036,16	1892,41	1850,66
2	1352,35	1832,54	1741,74	1746,01
3	1356,37	2036,16	1859,24	1675,90
4	1589,37	2617,92	1854,10	1898,02
5	1368,72	2375,52	1740,10	1617,49
6	1464,18	2498,92	1766,27	1685,94
8	1766,63	2335,59	1748,42	1979,64

 

По полученным данным рассчитано снижение себестоимости вспашки одного гектара при использовании беспилотных мобильных средств относительно базовых тракторов соответствующих тяговых классов (рис. 6).

 

Рис. 6. Снижение себестоимости вспашки одного гектара при использовании беспилотных МЭС относительно базовых тракторов.

Fig. 6. Decreasing the present value of ploughing per hectare using driverless MPUs in comparison with basic tractors.

 

Приведённые на рис.6 данные показывают, что использование беспилотных МЭС концептуальной модели А во всех тяговых классах может позволить снизить себестоимость выполнения работ на 11–42%. Использование беспилотных МЭС концептуальной модели В может оказаться эффективным по сравнению с базовыми тракторами только в тяговых классах 0,2–0,9. Снижение себестоимости выполнения работ при использовании беспилотных МЭС концептуальной модели С возможно достигнуть только в тяговых классах 0,2–0,6, 8. В остальных случаях применение беспилотных МЭС концептуальных моделей В и С может приводить к увеличению себестоимости пахотных работ.

ОБСУЖДЕНИЕ

Серийно выпускаемые и находящие массовое применение системы параллельного и автоматического вождения на основе систем геопозиционирования и нейронных сетей позволяют уже в настоящее время автоматизировать часть процессов управления МЭС. Дальнейшее развитие систем управления непосредственно связано с интеграцией систем геопозиционирования, лидаров, радаров, машинного зрения, интернета вещей, интеллектуальных и других технологий, которые позволяют реализовать автономное управление всем функционалом МЭС сельскохозяйственного назначения, что в последствии даст возможность исключить оператора, находящегося непосредственно в кабине, и перейти к применению беспилотных МЭС.

Проведённые исследования позволили предложить классификацию МЭС сельскохозяйственного назначения по уровням автоматизации. Переход к беспилотным МЭС возможен при достижении 4 уровня автоматизации, при котором оператор контролирует работу агрегата дистанционно. Разработанные концептуальные модели отражают основные тенденции и перспективные направления развития МЭС. Предложенная методика расчёта эквивалентного количества беспилотных МЭС позволяет определить оптимальное количество беспилотных МЭС, входящих в состав сельскохозяйственного агрегата с каждой концептуальной моделью для каждого тягового класса.

Произведённые расчёты показывают, что применение беспилотных МЭС рассматриваемых концептуальных моделей может позволить повысить производительность пахотных агрегатов, при этом использование беспилотных МЭС концептуальной модели А может положительно сказаться на снижении себестоимости выполнения работ во всех тяговых классах, беспилотных МЭС концептуальной модели В — только в тяговых классах 0,2–0,9, беспилотных МЭС концептуальной модели С — только в тяговых классах 0,2–0,6, 8. В остальных случаях применение беспилотных МЭС концептуальных моделей В и С может приводить к увеличению себестоимости пахотных работ.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Произведённые теоретические исследования показывают, что применение предложенных концептуальных моделей беспилотных МЭС может позволить повысить производительность сельскохозяйственных агрегатов, однако получены неоднозначные результаты по расчёту приведённой себестоимости выполнения сельскохозяйственных работ данными средствами. Для более полной и объективной оценки эффективности применения беспилотных МЭС предложенных концептуальных моделей целесообразно осуществить оценку эффекта от их применения при выполнении различных сельскохозяйственных операций.

ДОПОЛНИТЕЛЬНАЯ ИНФОРМАЦИЯ

Вклад авторов. И.А. Старостин — руководство исследованием, концептуализация, методология, администрирование проекта; А.В. Ещин — формальный анализ, проведение исследования, создание черновика рукописи, визуализация; Т.З. Годжаев — проведение исследования, создание черновика рукописи, создание окончательной версии (доработка) рукописи и её редактирование; С.А. Давыдова — формальный анализ, проведение исследования, создание черновика рукописи, создание окончательной версии (доработка) рукописи и её редактирование.

Авторы подтверждают соответствие своего авторства международным критериям ICMJE (все авторы внесли существенный вклад в разработку концепции, проведение исследования и подготовку статьи, прочли и одобрили финальную версию перед публикацией).

Источник финансирования. Авторы заявляют об отсутствии внешнего финансирования при проведении исследования и подготовке публикации.

Конфликт интересов. Авторы декларируют отсутствие явных и потенциальных конфликтов интересов, связанных с проведённым исследованием и публикацией настоящей статьи.

ADDITIONAL INFORMATION

Authors’ contribution. I.A. Starostin — study management, conceptualization, methodology, project administration; A.V. Eshchin — formal analysis, conducting the study, writing the draft of the manuscript, visualization; T.Z. Godzhaev — conducting the study, writing the draft of the manuscript, writing and editing the final version of the manuscript; S.A. Davydova — formal analysis, conducting the study, writing the draft of the manuscript, writing and editing the final version of the manuscript.

All authors made a substantial contribution to the conception of the work, acquisition, analysis, interpretation of data for the work, drafting and revising the work, final approval of the version to be published and agree to be accountable for all aspects of the work.

Funding source. This study was not supported by any external sources of funding.

Competing interests. The authors declare that they have no competing interests.

About the authors

Ivan A. Starostin

Federal Scientific Agroengineering Center VIM

Author for correspondence.
Email: starwan@yandex.ru
ORCID iD: 0000-0002-8890-1107
SPIN-code: 7301-6845

Cand. Sci. (Engineering), Head of the Laboratory for Forecasting the Development of Machine Systems and Technologies in the Agro-Industrial Complex

Russian Federation, 5 1st Institutsky proezd street, 109428 Moscow

Aleksandr V. Eshchin

Federal Scientific Agroengineering Center VIM

Email: eschin-vim@yandex.ru
ORCID iD: 0000-0002-9368-7758
SPIN-code: 7610-5793

Cand. Sci. (Engineering), Senior Researcher at the Laboratory for Forecasting the Development of Machine Systems and Technologies in the Agro-Industrial Complex

Russian Federation, 5 1st Institutsky proezd street, 109428 Moscow

Teimur Z. Godzhaev

Federal Scientific Agroengineering Center VIM

Email: tgodzhaev95@yandex.ru
ORCID iD: 0000-0002-4496-0711
SPIN-code: 4808-7437

Head of the Modeling and Optimization of Mobile Energy Equipment Sector

Russian Federation, 5 1st Institutsky proezd street, 109428 Moscow

Svetlana A. Davydova

Federal Scientific Agroengineering Center VIM

Email: davidova-sa@mail.ru
ORCID iD: 0000-0002-1219-3335
SPIN-code: 1050-6034

Cand. Sci. (Engineering), Leading Researcher at the Laboratory for Forecasting the Development of Machine Systems and Technologies in the Agro-Industrial Complex

Russian Federation, 5 1st Institutsky proezd street, 109428 Moscow

References

Supplementary files