В Передовой инженерной школе ЮФУ начала свою работу лаборатория агродронов
Эффекты от реализации проекта помогут увеличить урожайность до 20%, уменьшить использование удобрений до 5%, уменьшить временные колебания урожайности до 50%.
Передовые инженерные школы являются одной из 42 инициатив Правительства РФ, направленных на повышение качества жизни граждан, выполняется в рамках государственной программы «Научно-технологическое развитие Российской Федерации».
В ПИШ «Инженерия киберплатформ» Южного федерального университета открылась лаборатория агродронов. Её цель – выполнение наукоемких работ в интересах индустриальных партнеров и развитие востребованных агропромышленностью компетенций студентов ПИШ ЮФУ в области алгоритмического и программного обеспечения, автономных групп БПЛА сельскохозяйственного назначения.
Задач в рамках проекта предстоит решить много. Это и повышение степени автономности одиночных беспилотников мультикоптерного типа, и разработка мобильного наземного пункта управления группы БПЛА с пользовательским интерфейсом, и создание демонстратора автономной системы группового применения БПЛА сельскохозяйственного назначения с минимальным участием оператора. Но самое главное – развитие кадрового потенциала ПИШ ЮФУ, ведь здесь прокачивать свои компетенции смогут не только сотрудники, но и студенты – их мы тоже будем привлекать к работам, – рассказал руководитель лаборатории Андрей Лещёв-Романенко.
Задачи лаборатории соответствуют направлению «Фундаментальные и перспективные исследования в сфере БАС» национального проекта „Беспилотные авиационные системы“, приоритетному направлению стратегии научно-технологического развития РФ „Переход к передовым цифровым, интеллектуальным производственным технологиям, роботизированным системам, новым материалам и способам конструирования, создание систем обработки больших объемов данных, машинного обучения и искусственного интеллекта“.
Лаборатория включает беспилотные летательные аппараты для внесения средств защиты растений на поверхность почвенного покрова, БПЛА и системы технического зрения для мониторинга сельскохозяйственных полей, мобильный наземный пункт управления для эксплуатации и базового обслуживания группы беспилотных летательных аппаратов, системы навигации и связи для группы БПЛА. В процессе выполнения проектов используются технологии автоматизированного анализа и цифрового проектирования, 3D-печати и цифрового 3D-моделирования.
В настоящее время технологии применения беспилотных авиационных систем активно внедряются в различных областях, в том числе в агропромышленности. Ростовская область и прилегающие регионы являются одними из ведущих в агропромышленности, рынок услуг и товаров в области применения технологий БАС в этих регионах еще формируется.
Разрабатываемые лабораторией технологии группового применения беспилотников являются передовыми и позволили бы уменьшить количество операторов для управления системой, заменив структуру «оператор-БПЛА» на структуру „оператор-комплекс“, что поможет увеличить экономическую эффективность применения беспилотных авиационных систем, – добавил Андрей Лещёв-Романенко.
В соответствии с задачами агропроизводителей группой БПЛА в перспективе будет осуществляться автономный мониторинг сельскохозяйственных полей с площадью до 100 га (в режиме демонстратора). Исследования в области точного сельского хозяйства показывают, что эффекты от реализации
проекта помогут достичь результатов, которые включают в себя увеличение урожайности до 20%, уменьшение использования удобрений до 5%, уменьшение временных колебаний урожайности до 50%.
Для эффективного решения задач в области точного земледелия необходимо привлечение профильных специалистов, а также применение интеллектуальных технологий в части обработки больших объемов данных и подготовки обученных моделей машинного обучения для автоматизации технологических процессов.
Это обусловило привлечение коллектива ученых из Академии биологии и биотехнологии им. Д.И. Ивановского ЮФУ под руководством д.б.н., профессора Татьяны Минкиной и специалистов лаборатории поддержки интеллектуальных технологий для решения данного класса задач, – рассказал д.т.н., заведующий лабораторией поддержки интеллектуальных технологий Эдуард Мельник.
Лаборатория поддержки интеллектуальных технологий взаимодействует с лабораторией БПЛА по вопросам интеллектуальных методов распределения задач группы беспилотников с возможностью применения нейросетевых алгоритмов, методам визуальной навигации БПЛА с применением мультиспектральных и инфракрасных изображений.
Совместно с лабораторией интеллектуальных агроэкосистем Академии биологии и биотехнологии Д.И. Ивановского ЮФУ Татьяны Минкиной, созданной в ЮФУ рамках программы Минобрнауки России «Приоритет-2030» (нацпроект „Наука и университеты“), также исследуются интеллектуальные методы обработки и анализа мультиспектральных изображений, состояния культур и почвенного покрова, рекомендации по маршрутам и объему использования средств защиты растений при обработке сельскохозяйственными БПЛА. Основной целью лаборатории является создание инфраструктурного кластера для оптимизации агроэкосистем.
Стандартными методами фенологии, с помощью наблюдений за изменениями внешних признаков невозможно точно в режиме реального времени определить критические точки в развитии сельскохозяйственных культур (повреждение отрицательными температурами и засухой, преддверие вспышек поражения вредителями и болезнями и др.). На основании данных гиперспектральных съемок можно построить динамическую модель, вскрывающую связь внешних признаков с физиологическим состоянием растения. В настоящее время оцениваются возможности использования гиперспектральных данных для определения сроков десикации и уборки подсолнечника. Такие подходы в оперативном мониторинге состояния сельхозкультур с применением мультиспектральных изображений позволят сделать надежный как краткосрочный, так и долгосрочный прогноз их развития.
Компетенции коллектива ПИШ ЮФУ в области комплексирования разнородной информации, высокопроизводительных вычислениях, разработки методов анализа цифровых изображений просто незаменимы, – подчеркнула Татьяна Минкина.
Помимо этого, лаборатория интеллектуальных агроэкосистем и ПИШ активно сотрудничают в работах по разработке роботизированной платформы для задач почвенного обследования и пробоотбора. Роботизированная система пробоотбора ориентирована на проведение полевого этапа почвенных обследований. Для оперативной обработки почвенных данных будут разработаны алгоритмы, отражающие региональные и локальные особенности агроэкосистем, и основанные на них новые модули системы поддержки принятия решений. НИОКР ПИШ в направлении разработки систем управления, навигации и связи, интеллектуальных робототехнических платформенных решениях, интеллектуальных системах планирования и управления позволили создать алгоритмы, обладающие воспроизводимостью и модифицируемые для использования роботизированной платформы в условиях разных ландшафтов (сельскохозяйственный, урбанизированных, природных).
ООО «Дрон-сервис» является разработчиком беспилотных авиационных систем для агропромышленности и уже проявляет интерес к технологиям в лаборатории ПИШ ЮФУ. Апробация планируется на опытном сельскохозяйственном районе в Кабардино-Балкарии.
Кроме средств индустриального партнера, планируется задействовать средства, выделенные на развитие беспилотных авиационных систем в рамках региональной программы развития БАС на территории Ростовской области на период до 2030 года.
В настоящее время подана совместная заявка РНФ по разработке интеллектуальной системы поддержки принятия решений в сельском хозяйстве. Результатом работы станет технология создания цифровой многокомпонентной системы управления агроэкопроизводством в условиях рискованного земледелия на Юге России.
26.11.2024, 41 просмотр.