Unmanned mobile power unit for agricultural purposes



Cite item

Full Text

Abstract

It is shown that the basis of robotic technologies in plant cultivation is an unmanned mobile power unit for agricultural purposes on wheeled or tracked platform with hybrid power plant, motion control and machine vision equipment. Description of software algorithm and schematic circuit diagram of motion control are given. It is noted that machine vision is an integral part of working organs, because much of the information about the state of plants (growth rate, maturity degree, disease) is received through visual contact, as well as through systems of motion control and precise positioning. This information allows the robotic working organs to find the technological solutions and implement the required operations, and the unmanned mobile power unit to move on process route. Another fundamental function of unmanned mobile power unit is positioning and motion control on required trajectory. A brief analysis of implementation of this function by means of satellite navigation or ground facilities of positioning including machine vision and target indication is given. Satellite navigation systems provide positioning and identification on large areas, but do not work indoors. Network wireless system of local positioning allows to control the location and motion of objects and reliably identify them both outside and inside the premises. Combined application of such systems allows to extend the motion control of vehicles and agricultural machines to areas not directly visible for satellites: covered yards, buildings. That creates additional opportunities for control of local movements of products and personnel in industrial and non-industrial premises of closed and open type.

Full Text

Введение Одним из крупных проектов на базе создаваемой Российской технологической платформы «Инновационные машинные технологии сельского хозяйства» может стать 10-я Национальная технологическая инициатива AgroNet - «Создание распределенной сети управления беспилотными сельскохозяйственными мобильными объектами» [1]. Основой продукта AgroNet служат беспилотные мобильные энергосредства с.-х. назначения (БМЭСХ) [2] мощностью до 10 кВт, которые агрегатируются с рабочими органами для выполнения таких работ в садоводстве и ягодниках, как опрыскивание, транспортировка, мониторинг растений и почв с дальнейшим внесением удобрений, сбор урожая. Цель исследования На начальном этапе создания БМЭСХ необходимо исследовать принципиальную возможность применения асинхронного электропривода гусеничных движителей с питанием от аккумуляторов постоянного тока, а также обеспечения управления движением по радиоканалу, при этом должны соблюдаться синхронность и точность технологического маневра. Материалы и методы В ВИМе разработан и изготовлен исследовательский образец гусеничной платформы БМЭСХ (рис. 1) со следующими характеристиками. Габаритные размеры (Д×Ш×В), мм …………………... 1000×1200×400 Мощность электродвигателей, кВт …………………….. 1,5 Тип привода ………………………….……. трехфазный асинхронный Аккумуляторное питание ………………………….…… 12 В; 110 А·ч Передаточное число понижающего редуктора …….…. 15 Момент на выходном валу редуктора, Н·м …………… 145 Время работы до подзарядки, ч ………………………… 4,5 Вес, кг ……………………………………………………. 240 Инновационный научный элемент создания БМЭСХ - применение новой системы преобразователей. Благодаря ей осуществляется питание трехфазного асинхронного электродвигателя от аккумуляторной батареи постоянного тока 12 В. Использование контроллера и инновационного программного обеспечения (ПО) для него позволяет применить такой алгоритм. ПО гусеничной платформы анализирует сигнал с дистанционного пульта управления и преобразует его согласно алгоритму в сигналы управления преобразователями частоты (ПЧ). Они управляют частотой вращения двигателей левой и правой гусениц. Алгоритм представлен на рис. 2 [3]. ПЧ1 управляет движением левой гусеницы, ПЧ2 - правой. Изменение частоты осуществляется пропорционально смещению джойстика дистанционного пульта управления по двум осям: вперед-назад и влево-вправо. Смещение джойстика вперед от 0 до 100% инициирует пропорциональное изменение частоты ПЧ от 0 до 50 Гц. При смещении джойстика вперед без поворота на ПЧ1 и ПЧ2 подается команда движения вперед с синхронной частотой. При смещении назад без поворота на ПЧ1 и ПЧ2 подается команда движения назад также с синхронной частотой. При смещении вперед или назад с поворотом частота вращения соответствующего борта снижается пропорционально смещению джойстика влево или вправо. Например, при движении вперед без поворота и смещении джойстика на 50% на оба ПЧ подается команда движения вперед с частотой 25 Гц. Если при этом джойстик поворота сместить влево на 20%, то на ПЧ1 подается команда движения с частотой 20 Гц, а на ПЧ2 - с частотой 25 Гц. При смещении джойстика дистанционного пульта управления влево или вправо без движения на ПЧ1 и ПЧ2 подаются команды разнонаправленного движения с синхронной частотой, пропорциональной смещению джойстика. Например, при повороте на месте влево на ПЧ1 подается команда движения назад, на ПЧ2 - вперед. Алгоритм управления реализуется с помощью ПО контроллеров системы управления БМЭСХ, принципиальная схема приведена на рис. 3. Машинное зрение - неотъемлемая часть рабочих органов каждой из областей растениеводства, поскольку значительную часть информации об окружающем мире, в т.ч. о состоянии растений (интенсивности роста, степени зрелости, наличии заболеваний, их протекании и лечении), получают через зрительные образы, а также системы управления движением, точного позиционирования. Наличие такой информации позволяет роботизированным рабочим органам принимать технологические решения и осуществлять требуемые технологические операции, а БМЭСХ - передвигаться согласно технологическому маршруту [4]. Для любого конкретного случая в растениеводстве можно создать систему технического зрения, намного превышающую возможности человеческого глаза, а порой и человека как анализатора изображений. При этом использование специальных алгоритмов обработки получаемого изображения позволяет добиться совершенно неожиданных по эффективности решений в невозможных, казалось бы, условиях (при большом ареале живых растений оценивать состояние каждого). Результаты и их обсуждение Исследовательский образец прошел испытания на предмет выполнения функций движения и управления маневром. Результаты испытаний оценены как удовлетворительные: движение уверенное, маневры осуществлялись согласно командам с пульта. На следующем этапе НИОКР необходимо разработать и исследовать систему движения в беспилотном режиме с помощью машинного зрения. Данная функция может быть осуществлена с помощью спутниковых систем навигации (ориентации) или наземных средств позиционирования, в т.ч. машинного зрения и целеуказания, например лазерного путеуказателя или сенсорики препятствий [4]. Для обнаружения, позиционирования и идентификации чаще всего используются спутниковые навигационные системы GPS (в основном для мониторинга транспортных средств и с.-х. агрегатов [4]), телевизионное и цифровое видеонаблюдение [5], а в последние годы еще и системы позиционирования в режиме реального времени RTLS. Однако каждая из этих систем имеет свои ограничения (см. таблицу). Сравнительные характеристики применяемых технологий идентификации и позиционирования подвижных объектов [6] Технологии позиционирования Точность, м Дистанция, м Стоимость Системы спутниковой навигации ГЛОНАСС, GPS 10-15 В пределах доступности Низкая Сотовая связь 100-500 В пределах доступности Низкая Инфракрасное 0,1 3-10 Высокая Ультразвуковое 0,1 3-10 Высокая Активные RFID-системы радиочастотных идентификаторов 1-3 20-100 Средняя Сетевая беспроводная система локального позиционирования RTLS 1 >30 Средняя Лазерное наведение До 0,001 >1000 Высокая Получается, что ни одна из перечисленных систем не может в полной мере решить поставленную задачу. Решением может стать их совместное использование. Такая интеграция открывает возможности, не доступные системам по отдельности [7]. Совместное использование систем глобальной навигации ГЛОНАСС/GPS, локального позиционирования RTLS и интеллектуального видеонаблюдения ITV обусловлено разнообразием подвижных объектов (растущее растение, человек, мобильная и конвейерная техника), их распределенностью в пространстве (в пределах теплицы, хозяйства, района, области), масштабом оперативно-технологических процессов (количество угодий, делянок, единиц техники, персонала). В соответствии с этим их приоритетность будет меняться, однако высокая информативность, наглядность, оперативность, многофункциональность и универсальность видеоаналитической составляющей с нарастающей функцией длительного круглосуточного более пристального интеллектуального наблюдения за развитием растений и окружающей агропроизводственной инфраструктурой в перспективе будут иметь центральное значение. В создании глобальной распределенной сети AgroNet могут участвовать организации очень широкого спектра, подведомственные ФАНО и РАН, вузы, а также ведущие НИИ и КБ России. Предполагается, что ВИМ с целью продвижения данного проекта под эгидой АСИ в ближайшее время создаст инициативную рабочую группу. Для включения в матрицу НТИ инициируемый проект AgroNet отвечает всем критериям (требованиям): - предполагаемый объем рынка AgroNet, значимого и заметного в глобальном масштабе, составит более 100 млрд долл. к 2030 г.; - на данный момент рынок не сформирован, на нем практически отсутствуют техническое, программное и информационное обеспечение; - рынок AgroNet в первую очередь ориентирован на организации АПК и с.-х. производителей как конечного потребителя; он будет представлять собой сеть, в которой посредники заменяются на управляющее программное обеспечение; - рынок важен с точки зрения обеспечения производственной безопасности России; - в России есть условия для достижения конкурентных преимуществ и занятия существенной доли рынка интеллектуальных машин для с.-х. производства; - в России есть производственники, предприниматели и бизнес-сообщества, обладающие амбициями и потенциалом для создания лидирующих компаний мирового уровня на новом высокотехнологичном рынке интеллектуальных машинных технологий АПК. Выводы Новый рынок AgroNet будет основан на сетевом структурном принципе построения с охватом широкого спектра с.-х. организаций, в т.ч. крупных агропромышленных холдингов, при условии применения БМЭСХ.
×

About the authors

Z. A Godzhaev

All-Russian Research Institute of Agricultural Mechanization

Email: vim-transport@mail.ru
DSc in Engineering Moscow, Russia

A. P Grishin

All-Russian Research Institute of Agricultural Mechanization

Email: vim-transport@mail.ru
DSc in Engineering Moscow, Russia

A. A Grishin

All-Russian Research Institute of Agricultural Mechanization

Email: vim-transport@mail.ru
PhD in Economics Moscow, Russia

V. A Grishin

All-Russian Research Institute of Agricultural Mechanization

Email: vim-transport@mail.ru
Engineer Moscow, Russia

References

  1. Гришин А.П., Гришин В.А., Гришин А.А. и др. Ключевые технологии и прогноз развития сельскохозяйственной робототехники // Энергообеспечение и энергосбережение в сельском хозяйстве: Мат-лы X Междунар. науч.-практ. конф. М.: ВИЭСХ, 2016. С. 66-73.
  2. Годжаев З.А., Гришин А.П., Гришин А.А. Перспективы развития роботизированных технологий в растениеводстве // Тракторы и сельхозмашины. 2015, №12. С. 42-45.
  3. Гришин А.П., Гришин В.А., Гришин А.А. и др. Программное обеспечение асинхронного привода гусеничной платформы // Энергообеспечение и энергосбережение в сельском хозяйстве: Мат-лы X Междунар. науч.-практ. конф. М.: ВИЭСХ, 2016. С. 165-172.
  4. Левшин А.Г., Башилов А.М., Головко В.А. Автоматическое пилотирование и диспетчеризация мобильных агрегатов // Вестник ФГОУ ВПО МГАУ. 2011, №2. С. 18-22.
  5. Башилов А.М. Проект управления аграрным производством на основе систем видеомониторинга // Техника и оборудование для села. 2010, №10. С. 46-48.
  6. Башилов А.М., Легеза В.Н. Совместное использование глобального наведения, локального позиционирования и интеллектуального видеонаблюдения в аграрном производстве // Вестник ФГОУ ВПО МГАУ. 2014, №2. С. 23-26.
  7. Хорт Д.О., Филиппов Р.А. Применение автоматизированной системы управления продукционными процессами в садоводстве // Сборник научных трудов ВНИИОК. 2013, т. 3, №6. С. 356-360.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
Download

Copyright (c) 2016 Godzhaev Z.A., Grishin A.P., Grishin A.A., Grishin V.A.

Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.
 СМИ зарегистрировано Федеральной службой по надзору в сфере связи, информационных технологий и массовых коммуникаций (Роскомнадзор).
Регистрационный номер и дата принятия решения о регистрации СМИ: ПИ № ФС 77 - 81900 выдано 05.10.2021.