Сільськогосподарський робот

Сільськогосподарський робот
Досліджується в	field robotics^d
Сільськогосподарський робот у Вікісховищі

Сільськогосподарський робот або агробот — робот, якого використовують в сільськогосподарських цілях.

Сільськогосподарські роботи сприяють заощадженню трудових ресурсів та підвищенню продуктивності виконання робіт, а також виконанню роботи у важкодоступних місцях. Використання роботів дозволяє зменшити перевитрату матеріалів, та збільшити врожайність за рахунок більш точної обробки землі. Застосування робототехніки у сільському господарстві також сприяє покращенню умов праці працівників, зменшення проявів травматизму та професійних захворювань, особливо за умов виконання небезпечних, важких чи монотонних робіт.^[1] Окрім того, легші сільськогосподарські роботи можуть зменшити пошкодження ґрунту (ущільнення) важкою сільськогосподарською технікою.^[2]

Сільськогосподарський робот

Умови для сільськогосподарського виробництва різноманітні та складні, що вимагає, щоб сільськогосподарські роботи були оснащені винятковою адаптивністю, точною навігацією та здатністю уникати перешкод. Тому вони в основному виготовляються з чотирьох частин для виконання своїх завдань: система зору, система керування, механічні приводи та мобільна платформа.^[3]

Польові роботи

Польові роботи можуть напівавтоматично або автоматично виконувати різноманітні завдання з вирощування сільськогосподарських культур. Типові завдання включають обробіток землі, посів, захист рослин, збір інформації та збирання врожаю.^[3]

Безпілотний трактор «Уралець-224»

Основні типи мобільних платформ — колісні роботи, сільськогосподарські дрони^[4] та гусеничні роботи.

Використання дронів у сільськогосподарській галузі постійно зростає як частина ефективного підходу до сталого управління сільським господарством, що дозволяє агрономам, сільськогосподарським інженерам і фермерам допомагати впорядкувати свою діяльність, використовуючи надійну аналітику даних, щоб отримати прогноз про свої врожаї.^[5]

Роботи для обробки ґрунту

Роботи-обробники ґрунту – інтелектуальні машини, які використовуються для обробки землі. Вони можуть звільнити фермерів від важкої праці, одночасно підвищуючи ефективність і якість вирощування, і відіграють важливу роль у цифровому сільському господарстві.^[3]

Наприклад, John Deere випустив електричний робот-трактор під назвою Sesam 2, який може виробляти 1000 кВт потужності та відіграє ключову роль як в обробці землі, так і в збиранні врожаю. Крім того, він здатний досягти синергії з кількома іншими роботами.^[6]

Посівні роботи

Посівні роботи сприяють посіву насіння з високою точністю, заощаджуючи час і кошти для фермерів. На сьогоднішній день винайдено багато функціональних посівних роботів, які широко впроваджені в практику.^[3]

Роботи для захисту рослин

Ці роботи оснащені різноманітними складними датчиками та алгоритмами штучного інтелекту, які дозволяють їм автономно орієнтуватися на полях, точно виявляти шкідників, хвороби та бур’яни, та застосовувати цілеспрямовані обробки, такі як засоби захисту та добрива, і лише там, де це необхідно, тим самим зменшуючи використання шкідливих хімікатів та покращуючи ефективність використання ресурсів. Для цих цілей часто використовують дрони.^[3][7]

Роботизоване видалення бур’янів — це ефективна екологічно чиста альтернатива звичайним стратегіям хімічного видалення бур’янів. Такі роботи демонструють низькі витрати на обробку, низькі втрати врожаю, високу ефективність у видаленні бур'янів і прийнятну швидкість роботи.^[8][9][10]

RTK-GPS і системи машинного зору широко використовуються для автоматичного наведення на рядки завдяки їх точності та доступності, хоча GPS стикається з такими проблемами, як перешкоди сигналу. Об’єднання датчиків і методи глибокого навчання є перспективними рішеннями для підвищення точності позиціонування та ідентифікації бур’янів у реальному часі. Перспективним є поєднання механічної та лазерної прополки для більшої ефективності.^[10]

Роботи для захисту рослин обприскуванням

Сільськогосподарський дрон (агродрони)

Точне обприскування є, станом на 2023 рік, найбільш широко використовуваною технологією в роботизованому захисті рослин через її ефективність та надійність. Основною проблемою є шкідливий вплив хімікатів на довкілля, тому ціллю є оптимізація обприскування, щоб досягти загального зменшення використання засобів захисту.^[11]

Агродрони мають ряд переваг в обприскування, порівняно з наземними роботами.^[12]

Роботи для видалення бур'янів лезами

Titan FT-35 від FarmWise — автоматизований робот-прополювач

Роботи на кшталт Titan FT-35, якого журнал Time відніс до списку Топ-100 кращих винаходів року 2020^[13], взагалі не використовують хімікатів, а прополюють бур'яни, видаляючи їх механічними лезами, сприяючи органічному виробництву.

Роботи для видалення бур'янів лазерами

Лазерна обробка знищує бур’яни, сфокусувавши високоенергетичний лазерний промінь, який зрізає бур’ян, спалює або просто вивільняє достатньо енергії, щоб зупинити його ріст. Ефективність обробки бур’янів лазером залежить від довжини хвилі, потужності лазера, часу впливу та розміру лазерної точки.^[11]

Робот LaserWeeder від Carbon Robotics використовує високоточні лазери для видалення бур'янів і здатен обробляти 2 акри землі за годину, знищуючи 200 тисяч бур'янів за одну годину. Як стверджує сам виробник, такий робот зменшує витрати на обробку рослин до 80% і окупає себе за 2-3 роки.^[14]

Ще один приклад технології лазерного видалення бур'янів^[15] — робот WeLASER^[16].

Роботи для внесення добрив

Безпілотна система керування змінною нормою внесення добрив із самокалібруванням вивантаження добрив може оптимізувати процес внесення добрив.^[17]

Роботи для збору польової інформації

Роботи для збору польової інформації використовують для відстежування шкідників та хвороб, а також для фенотипування рослин.^[3]

Агродрон для аерофотозйомки та картографування врожаю зі стабілізованою головкою камери.

Сільськогосподарські дрони (агродрони) мають вирішальне значення для детальних аерофотознімків і картографування в сільському господарстві. Оснащені камерами високої роздільної здатності та мультиспектральними^[18] й гіперспектральними^[19] датчиками, вони фіксують повні зображення сільськогосподарських угідь, включно з кількома спектральними смугами, такими як видиме світло та ближній інфрачервоний діапазон, необхідні для аналізу здоров’я рослин. Ці зображення дозволяють створювати детальні карти полів, які висвітлюють варіації умов посівів, здоров’я ґрунту та рівнів вологості, допомагаючи фермерам визначити ділянки, які потребують уваги, наприклад ті, які постраждали від нестачі води або шкідників.^[20][21]

Крім того, дрони відіграють важливу роль у постійному моніторингу здоров’я врожаю, збираючи часові ряди даних протягом вегетаційного періоду. Цей моніторинг на ранній стадії виявляє такі проблеми, як дефіцит поживних речовин, спалахи хвороб і нашестя шкідників. Дистанційне зондування та мультиспектральні датчики на дронах можуть виявляти стрес рослин до появи видимих ознак, таких як зміни вмісту хлорофілу, що дозволяє фермерам вживати проактивних заходів для збереження врожайності на основі детального аналізу цих даних.^[20][22][23]

Роботи для збирання врожаю

Роботи для збирання врожаю призначені для автоматизації процесу збирання різних культур, починаючи від фруктів і овочів,^[24][25] і закінчуючи само-керованими комбайнами.^[26][2]

Різні м’які захоплювачі досліджуються для збору делікатних фруктів.^[27]

Робототехніка і тваринництво

Доїльний робот Astronaut фірми «Lely»

Роботів можна використовувати у тваринництві в цілях доїння, мийки та кастрації.

Приклади

• «Ag Ant» — польові роботи працюють у кооперації^[28]
• Oracle Robot^[29] і Shear Magic Robot^[30] — робот для стрижки овець
• «Harvest Automation» — компанія заснована колишніми співробітниками iRobot, що розробляє роботів для теплиць^[31]
• Робот збирає полуницю від «Robotic Harvesting»^[32][33] і «Agrobot»^[34]
• «Casmobot» косарка наступного покоління для схилів^[35]
• Fieldrobot Event — змагання мобільних сільськогосподарських роботів^[36][37]

Див. також

• Сільське господарство
• Агроінженерія
• Точне землеробство
• Вертикальна ферма
• Робототехніка
• Штучний інтелект
• Технологічна сингулярність

Література

Книги

• Raj Pethuru; Saini Kavita; Pacheco Vinicius Feitosa (2023). Applying drone technologies and robotics for agricultural sustainability. Hershey, PA. ISBN 978-1-6684-6415-1.
• Özgüven Mehmet Metin (2023). The digital age in agriculture (1st edition). Boca Raton. ISBN 978-1-003-34571-8.
• Ma Shaochun; Lin Tao; Mao Enrong et al. (2022). Sensing, data managing, and control technologies for agricultural systems. Cham, Switzerland. ISBN 978-3-031-03834-1.
• Karkee Manoj; Zhang Qin (2021). Fundamentals of agriculture and field robotics. Cham. ISBN 978-3-030-70400-1.
• Bechar Avital (2021). Innovation in agricultural robotics for precision agriculture: a roadmap for integrating robots in precision agriculture. Cham. ISBN 978-3-030-77036-5.
• Billingsley J. (2019). Robotics and automation for improving agriculture. London, UK. ISBN 978-0-429-26673-7.

Журнали

• Computers and Electronics in Agriculture
• Applied Engineering in Agriculture
• Information Processing in Agriculture
• Artificial Intelligence in Agriculture
• AgriEngineering

Статті

• Погорілий В., Муха В. (2023). Тренди в роботизації мобільних сільськогосподарських засобів.

Примітки

1. Налобіна, Олена; Голотюк, Микола; Бундза, Олег; Шимко, Андрій; Михайлов, Артем (10 листопада 2022). Задача руху сільськогосподарського робота на поворотах. СУЧАСНІ ТЕХНОЛОГІЇ В МАШИНОБУДУВАННІ ТА ТРАНСПОРТІ. Т. 2, № 19. с. 141—147. doi:10.36910/automash.v2i19.912. ISSN 2313-5425. Процитовано 7 липня 2024.
2. Погорілий, В.; Муха, В. (2023). Тренди в роботизації мобільних сільськогосподарських засобів (PDF). Техніко-технологічні аспекти розвитку та випробування нової техніки і технологій для сільського господарства України. Т. 1, № 32(46). с. 96—111. doi:10.31473/2305-5987-2023-1-32(46)-8.
3. Cheng, Chao; Fu, Jun; Su, Hang; Ren, Luquan (2023-01). Recent Advancements in Agriculture Robots: Benefits and Challenges. Machines (англ.). Т. 11, № 1. с. 48. doi:10.3390/machines11010048. ISSN 2075-1702. Процитовано 7 липня 2024.
4. Rejeb, Abderahman; Abdollahi, Alireza; Rejeb, Karim; Treiblmaier, Horst (1 липня 2022). Drones in agriculture: A review and bibliometric analysis. Computers and Electronics in Agriculture. Т. 198. с. 107017. doi:10.1016/j.compag.2022.107017. ISSN 0168-1699. Процитовано 7 липня 2024.
5. Ponomarenko, I.; Tarasov, V.; Ihnatchenko, A.; Khymchenko, Yu.; Kovalov, B. (2021). ECONOMIC EFFICIENCY OF DRONE USE IN AGRICULTURE. Вісник Сумського державного університету (укр.). Т. 2021, № 4. с. 235—240. doi:10.21272/1817-9215.2021.4-27. Процитовано 7 липня 2024.
6. Erkelens, Jacco Van (21 березня 2022). VIDEO | John Deere shows autonomous electric tractor. Future Farming (амер.). Процитовано 7 липня 2024.
7. Zhang, Wen; Miao, Zhonghua; Li, Nan; He, Chuangxin; Sun, Teng (1 вересня 2022). Review of Current Robotic Approaches for Precision Weed Management. Current Robotics Reports (англ.). Т. 3, № 3. с. 139—151. doi:10.1007/s43154-022-00086-5. ISSN 2662-4087. PMC 9305686. PMID 35891887. Процитовано 7 липня 2024.
8. Gerhards, Roland; Risser, Peter; Spaeth, Michael; Saile, Marcus; Peteinatos, Gerassimos (17 листопада 2023). A comparison of seven innovative robotic weeding systems and reference herbicide strategies in sugar beet ( Beta vulgaris subsp. vulgaris L.) and rapeseed ( Brassica napus L.). Weed Research (англ.). doi:10.1111/wre.12603. ISSN 0043-1737. Процитовано 20 серпня 2024.
9. Lytridis, Chris; Pachidis, Theodore (2024-09). Recent Advances in Agricultural Robots for Automated Weeding. AgriEngineering (англ.). Т. 6, № 3. с. 3279—3296. doi:10.3390/agriengineering6030187. ISSN 2624-7402. Процитовано 11 жовтня 2024.
10. Upadhyay, Arjun; Zhang, Yu; Koparan, Cengiz; Rai, Nitin; Howatt, Kirk; Bajwa, Sreekala; Sun, Xin (1 жовтня 2024). Advances in ground robotic technologies for site-specific weed management in precision agriculture: A review. Computers and Electronics in Agriculture. Т. 225. с. 109363. doi:10.1016/j.compag.2024.109363. ISSN 0168-1699. Процитовано 11 жовтня 2024.
11. Vijayakumar, Vinay; Ampatzidis, Yiannis; Schueller, John K.; Burks, Tom (1 грудня 2023). Smart spraying technologies for precision weed management: A review. Smart Agricultural Technology. Т. 6. с. 100337. doi:10.1016/j.atech.2023.100337. ISSN 2772-3755. Процитовано 20 серпня 2024.
12. Васильковська, К. В.; Андрієнко, О. О.; Шепілова, Т. П. (27 квітня 2023). ЕФЕКТИВНІСТЬ АГРОДРОНІВ В СИСТЕМІ ТОЧНОГО ЗЕМЛЕРОБСТВА. Аграрні інновації (укр.). № 17. с. 13—18. doi:10.32848/agrar.innov.2023.17.2. ISSN 2709-4405. Процитовано 7 липня 2024.
13. FarmWise Titan FT-35: The 100 Best Inventions of 2020. Time (англ.). 19 листопада 2020. Процитовано 7 липня 2024.
14. dia_news (28 липня 2023). Agricultural robot that destroys 200,000 weeds per hour with a laser. Dnipropetrovsk Investment Agency (брит.). Процитовано 7 липня 2024.
15. Andreasen, Christian; Vlassi, Eleni; Salehan, Najmeh (24 травня 2024). Laser weeding of common weed species. Frontiers in Plant Science (English) . Т. 15. doi:10.3389/fpls.2024.1375164. ISSN 1664-462X. PMC 11157096. PMID 38855471. Процитовано 20 серпня 2024.
16. Krupanek, Janusz; de Santos, Pablo Gonzales; Emmi, Luis; Wollweber, Merve; Sandmann, Hendrik; Scholle, Karsten; Di Minh Tran, Duc; Schouteten, Joachim Jietse; Andreasen, Christian (1 червня 2024). Environmental performance of an autonomous laser weeding robot—a case study. The International Journal of Life Cycle Assessment (англ.). Т. 29, № 6. с. 1021—1052. doi:10.1007/s11367-024-02295-w. ISSN 1614-7502. Процитовано 20 серпня 2024.
17. Gao, Yuanyuan; Feng, Kangyao; Yang, Shuo; Han, Xing; Wei, Xinhua; Zhu, Qingzhen; Chen, Liping (2024-10). Design and Experiment of an Unmanned Variable-Rate Fertilization Control System with Self-Calibration of Fertilizer Discharging Shaft Speed. Agronomy (англ.). Т. 14, № 10. с. 2336. doi:10.3390/agronomy14102336. ISSN 2073-4395. Процитовано 11 жовтня 2024.
18. Zhang, Yali; Zhao, Dehua; Liu, Hanchao; Huang, Xinrong; Deng, Jizhong; Jia, Ruichang; He, Xiaoping; Tahir, Muhammad Naveed; Lan, Yubin (11 серпня 2022). Research hotspots and frontiers in agricultural multispectral technology: Bibliometrics and scientometrics analysis of the Web of Science. Frontiers in Plant Science (English) . Т. 13. doi:10.3389/fpls.2022.955340. ISSN 1664-462X. PMC 9404299. PMID 36035687. Процитовано 20 серпня 2024.
19. Ram, Billy G.; Oduor, Peter; Igathinathane, C.; Howatt, Kirk; Sun, Xin (1 липня 2024). A systematic review of hyperspectral imaging in precision agriculture: Analysis of its current state and future prospects. Computers and Electronics in Agriculture. Т. 222. с. 109037. doi:10.1016/j.compag.2024.109037. ISSN 0168-1699. Процитовано 20 серпня 2024.
20. Hafeez, Abdul; Husain, Mohammed Aslam; Singh, S. P.; Chauhan, Anurag; Khan, Mohd. Tauseef; Kumar, Navneet; Chauhan, Abhishek; Soni, S. K. (1 червня 2023). Implementation of drone technology for farm monitoring & pesticide spraying: A review. Information Processing in Agriculture. Т. 10, № 2. с. 192—203. doi:10.1016/j.inpa.2022.02.002. ISSN 2214-3173. Процитовано 7 липня 2024.
21. Qu, Tengteng; Li, Yaoyu; Zhao, Qixin; Yin, Yunzhen; Wang, Yuzhi; Li, Fuzhong; Zhang, Wuping (2024-03). Drone-Based Multispectral Remote Sensing Inversion for Typical Crop Soil Moisture under Dry Farming Conditions. Agriculture (англ.). Т. 14, № 3. с. 484. doi:10.3390/agriculture14030484. ISSN 2077-0472. Процитовано 7 липня 2024.
22. Jafarbiglu, Hamid; Pourreza, Alireza (1 червня 2022). A comprehensive review of remote sensing platforms, sensors, and applications in nut crops. Computers and Electronics in Agriculture. Т. 197. с. 106844. doi:10.1016/j.compag.2022.106844. ISSN 0168-1699. Процитовано 7 липня 2024.
23. Zhao, Gaoyuan; Zhang, Yali; Lan, Yubin; Deng, Jizhong; Zhang, Qiangzhi; Zhang, Zichao; Li, Zhiyong; Liu, Lihan; Huang, Xu (2023-09). Application Progress of UAV-LARS in Identification of Crop Diseases and Pests. Agronomy (англ.). Т. 13, № 9. с. 2232. doi:10.3390/agronomy13092232. ISSN 2073-4395. Процитовано 7 липня 2024.
24. Zhou, Hongyu; Wang, Xing; Au, Wesley; Kang, Hanwen; Chen, Chao (1 жовтня 2022). Intelligent robots for fruit harvesting: recent developments and future challenges. Precision Agriculture (англ.). Т. 23, № 5. с. 1856—1907. doi:10.1007/s11119-022-09913-3. ISSN 1573-1618. Процитовано 7 липня 2024.
25. Zhiheng Wang, Yi Xun, Yingkuan Wang, Qinghua Yang (2022). Review of smart robots for fruit and vegetable picking in agriculture. International Journal of Agricultural and Biological Engineering (англ.). Т. 15, № 1. с. 33—54. doi:10.25165/j.ijabe.20221501.7232. ISSN 1934-6344. Процитовано 7 липня 2024.
26. Driverless tractors: Which manufacturer is leading the race?. Farmers Weekly (англ.). 17 вересня 2023. Процитовано 7 липня 2024.
27. Liu, Yuxuan; Hou, Jixin; Li, Changying; Wang, Xianqiao (2023-12). Intelligent Soft Robotic Grippers for Agricultural and Food Product Handling: A Brief Review with a Focus on Design and Control. Advanced Intelligent Systems (англ.). Т. 5, № 12. doi:10.1002/aisy.202300233. ISSN 2640-4567. Процитовано 7 липня 2024.
28. AgBots: Agricultural Robots Take The Field
29. The Oracle Robot. Архів оригіналу за 20 березня 2012. Процитовано 16 лютого 2015. [Архівовано 2012-03-20 у Wayback Machine.]
30. The Shear Magic Robot. Архів оригіналу за 20 березня 2012. Процитовано 16 лютого 2015. [Архівовано 2012-03-20 у Wayback Machine.]
31. Harvest Automation, Inc.
32. Fruit Picking Robot. Архів оригіналу за 19 липня 2008. Процитовано 16 лютого 2015. [Архівовано 2008-07-19 у Wayback Machine.]
33. Robotic Harvesting, LLC
34. AGROBOT — Cosechadoras de fresas — Inicio [Архівовано 2011-08-07 у Wayback Machine.]
35. Field Robotics Website. Архів оригіналу за 21 червня 2011. Процитовано 16 лютого 2015.
36. Field Robot Event Website
37. FieldRobotEvent 2010. Архів оригіналу за 22 листопада 2011. Процитовано 16 лютого 2015. [Архівовано 2011-11-22 у Wayback Machine.]

Посилання