Национальный исследовательский технический центр робототехники (NREC) спроектировал, разработал и испытал полностью автономную систему, способную самостоятельно прокладывать путь, минуя препятствия.

 

 

Роботизированная техника

Способность обнаруживать препятствия и опасности на местности значительно повышает безопасность как управляемой человеком, так и беспилотной сельскохозяйственной техники. В проекте использована технология машинного управления и объединения информации с различных датчиков для создания надежной системы обнаружения препятствий, которая может быть легко адаптирована к различным условиям окружающей среды и условиям эксплуатации.

Применение и Проблемы

Ежегодно случается множество аварий с участием сельскохозяйственной техники. Эти ДТП часто приводят к серьезным травмам или гибели людей. Большинство из них происходит из-за ошибки водителя, которую можно было бы предотвратить в случае предупреждения о препятствии во время движения транспортного средства или во время управления техникой.

Между тем, до полной автоматизации сельского хозяйства всего несколько шагов. Компания John Deere добилась значительных результатов по внедрению новых производственных методов, разработав встроенную систему управления AutoTrac на основе позиционирования GPS. AutoTrac в настоящее время реализуется в качестве устройства помощи водителю и не способна обнаруживать препятствия. Оснащение системы искусственным интеллектом обеспечит безопасность такой продукции, как AutoTrac,что стало бы серьезным шагом в направлении полной автоматизации транспортного средства.

Любая из сенсорных систем, используемых для обеспечения безопасности в этой области, должна обеспечивать высокую степень обнаружения реальных препятствий и низкий уровень ложных тревог, который существенно не повлияет на производительность машины.

Решение проблемы

NREC разработал сенсорную систему восприятия на основе нескольких методов зондирования (цветного, инфракрасного и др.), которые можно легко адаптировать к различным средам и условиям управления, в которых применяется сельскохозяйственная техника.

Было решено внедрить обнаружение препятствий и опасностей на основе цветного и инфракрасного изображения, вместе с диапазоном данных, получаемым от лазерных дальномеров. Эти методы зондирования дополняют друг друга и имеют различные режимы отказа. Благодаря объединению информации, получаемой не от одного, а от всех датчиков, значительно улучшается надежность системы в целом.

Важным конструкторским решением стало внедрение самообучаемого искусственного интеллекта. Это позволяет быстро адаптировать систему к новым условиям и новым видам операций, что чрезвычайно важно для сложной среды, в которой осуществляются сельскохозяйственные работы.

Описание

В целях достижения высокой степени надежности, которой должна обладать сенсорная система, датчики подобраны таким образом, чтобы обеспечить дополнительную информацию для использования системами искусственного интеллекта. Чтобы правильно объединить информацию с камер, лазерных дальномеров и систем оценки положения, проектировщики разработали точную мультисенсорную калибровку, а также процедуры временной синхронизации.

Создатели реализовали функцию, анализирующую изображения в реальном времени и извлекающую цвета, текстуры и инфракрасную информацию, что в сочетании с данными, получаемыми от лазерного дальномера, создает точную карту рабочего окружения.

Так как сенсорная система восприятия должна быть легко адаптируемой к новым условиям работы. В результате, было разработано машинное обучение для классификации зон вокруг транспортного средства по нескольким различным классам, таких как “препятствие напротив”, “не препятствие”, “твердое” препятствие (столб) или “не твердое”(куст). Новые алгоритмы были разработаны для оценки расстояния от поверхности во время вегетации сельскохозяйственных культур, и для эффективного самообучения искусственного интеллекта, благодаря поступающему большому количеству данных.

 

Опытная система, установленная на тракторе 6410 компании John Deere, была продемонстрирована во время нескольких полевых испытаний. В настоящее время производитель делает упор на малые автономные сенсорные системы восприятия, которые используют более простые датчики и потенциально могут использоваться как дополнительные модули для нескольких видов существующей сельскохозяйственной техники.

 

Материал подготовлен редакцией сайта Техножизнь на основе информации, полученной из открытых источников. Источник: http://www.nrec.ri.cmu.edu. Любое использование интернет-изданиями данного материала возможно только с указанием активной ссылки на сайт Техножизнь - http://tech-life.org

Читать также:

Самый высокий железнодорожный мост в мире zeroHouse - экотехнологии в строительстве
Проект Walk Again Проектор для домашнего кинотеатра
3D-звук для концепт кара Audi Гибрид автомобиля и гироплана PAL-V ONE

 

 


Вы здесь: Главная Новости Беспилотная сельскохозяйственная техника

Наши партнеры

мы Вконтакте следуйте за нами в твиттере будьте на связи с нами в фейсбук мы в Google+