Как виждат агророботите?

Сензори, роботизирано зрение, мониторинг

Интеграцията на сетивността и обработката на данни при агророботите са крайъгълен камък в бъдещето на устойчивата агрокултура. Тези подобрения дават възможност на селскостопанските роботи да възприемат и взаимодействат със заобикалящата ги среда по начини, които някога са разчитали единствено на човешката интуиция и труд. В този сегмент ще се задълбочим в основната роля, която усещането и възприятието играят в селскостопанската роботика, със специален фокус върху сложното взаимодействие между роботизираното зрение и наблюдението на културите. Като изследваме най-новите иновации и приложения в тези области, ние се стремим да осветим пътя към по-ефективни, устойчиви и интелигентни земеделски системи.
Текст: Списание АгроБио Техника

В непрекъснато развиващия се пейзаж на селското стопанство, интегрирането на най-скорошните иновации е от съществено значение за справяне с предизвикателствата, породени от нарастващото търсене в глобален мащаб и екологичните съображения. Един такъв фронт на технологичните напредъци е областта на селскостопанската роботика, която загатва за революция в традиционните земеделски практики.

В основата на тази трансформация лежи интеграцията на технологии за усещане и възприятие, особено в областта на роботизираното зрение и мониторинга на културите. Интеграцията на сензори, роботизирано зрение и усъвършенствани алгоритми в агророботиката оформя бъдещето на модерното земеделие. Чрез способността си да възприемат, анализират и реагират на заобикалящата ги среда с висока прецизност, селскостопанските роботи проправят пътя към по-устойчиво, ефективно и интелигентно управление на ресурсите.

Усещане и възприятие

Сензорните технологии са основното средство, чрез което селскостопанските роботи събират данни за околната среда. Тези технологии могат да включват различни видове сензори, камери и други устройства за събиране на данни. Някои общи сензорни технологии, използвани в селскостопанските роботи, са разгледани по-долу.

Камерите и сензорите за изображения се използват за улавяне на визуални данни за култури, плевели, вредители и почвени условия. Алгоритмите за компютърно зрение след това обработват тези изображения, за да идентифицират и анализират обекти, да открият болести, да оценят здравето на културите и да определят етапите на растеж. Ултразвуковите сензори използват звукови вълни за откриване на разстояния, което е полезно за отчитане на близост и избягване на препятствия.

Инфрачервените сензори могат да измерват температурните вариации в културите и почвата, което помага за откриване на болести, нужди от напояване и нива на стрес в растенията. Сензорите за влажност на почвата измерват нивата на влажност на почвата, което позволява оптимизирано напояване и управление на водата. Сензорите за газ могат да откриват вредни газове, помагайки за ранно идентифициране на болести или нашествия от вредители.

Сензорите LiDAR (откриване и обхват на светлина) използват лазерни импулси за измерване на разстояния и създаване на 3D облаци от точки на околната среда. Те са полезни за картографиране на терена, откриване на препятствия и измерване на височината на културите и навесите.

Роботизирано зрение

Много подобрения в селскостопанските роботи използват технология за машинно зрение, за да избегнат опасности, да идентифицират културите и дори да определят дали са готови за прибиране на реколтата. Машинното или компютърното зрение обикновено включва камера или множество камери, подаващи информация към робота, която му позволява да се локализира и да има достъп до културите около него. Машинното зрение позволява на роботите да изпълняват задачи, като отстраняване на плевели, наблюдение на растежа, жътва, сортиране и опаковане.

Роботизираното зрение, известно още като компютърно зрение или машинно зрение, е област на изкуствения интелект и роботиката, която се фокусира върху позволяването на машините, особено на роботите, да възприемат и разбират визуалната информация от тяхната среда. Това включва използването на различни сензори, камери и алгоритми за извличане на значима информация от изображения и видеоклипове, подобно на това как работи човешкото зрение.

Роботизираното зрение играе решаваща роля в позволяването на роботите да взаимодействат със света, да навигират в среда, да разпознават обекти и да изпълняват сложни задачи с високо ниво на автономност. Ето основните аспекти на роботизираното зрение в детайли:

Получаването на изображение е процес на улавяне на визуална информация от околната среда с помощта на камери или други устройства за изображения. Роботите, оборудвани с камери, могат да заснемат неподвижни изображения или да предават видеозаписи в зависимост от приложението. Качеството на изображенията и изборът на устройства за изображения имат значително влияние върху успеха на следващите задачи за компютърно зрение.

След получаване на изображения роботизираните системи за зрение често извършват стъпки за предварителна обработка, за да подобрят качеството и полезността на заснетите данни. Техниките за предварителна обработка могат да включват намаляване на шума, подобряване на изображението, корекция на цветовете и геометрични трансформации. Тези стъпки гарантират, че последващият анализ е по-стабилен и точен.

Извличането на характеристики е фундаментална стъпка в роботизираното зрение, където съответната информация се извлича от необработените данни за изображението. Характеристиките могат да бъдат специфични модели, ръбове, форми, текстури или други отличителни характеристики, които представляват значима информация за обектите или сцените в изображенията. Извличането на функции е критично за задачи като разпознаване на обекти и локализиране.

Откриването и разпознаването на обекти включва идентифициране и класифициране на обекти в изображенията. Това е сложна задача, която изисква използването на усъвършенствани алгоритми като конволюционни невронни мрежи (CNN) и дълбоко обучение. Тези алгоритми се учат от огромни количества етикетирани данни, за да идентифицират и категоризират обекти с висока точност.

Сегментирането на изображението е процес на разделяне на изображение на значими сегменти или региони, където всеки сегмент представлява различен обект или част от сцената. Сегментирането е от съществено значение за задачи като идентифициране на отделни обекти в претрупана сцена, което често е необходимо за роботизирана манипулация и взаимодействие с обекти.

Възприемането на дълбочина е способността да се оцени разстоянието на обектите от камерата или робота. Тази информация е от решаващо значение за задачи като навигация, избягване на препятствия и 3D реконструкция. Възприемането на дълбочина може да се постигне с помощта на техники като стерео зрение (използване на множество камери), сензори за време на полет или методи на структурирана светлина.

Системите за роботизирано зрение могат да откриват и проследяват движението на обекти във времето. Тази възможност е полезна за задачи като проследяване на движещи се цели, наблюдение на промените в околната среда и разбиране на динамиката на сцената. Visual SLAM (едновременна локализация и картографиране) е техника, използвана от роботи за едновременно изграждане на карта на тяхната среда и определяне на собствената им позиция в тази карта, използвайки визуална информация. Това е особено важно за автономни роботи, навигиращи в непознати или динамични среди.

Роботизираното зрение се използва и в сценарии за взаимодействие човек-робот. Роботът може да използва своята зрителна система, за да открива и разбира човешки жестове, изражения на лицето и език на тялото, което позволява по-естествена и интуитивна комуникация между хора и роботи.

Мониторинг на културите

Мониторингът на културите в селскостопанската роботика включва използването на технологии и роботи за събиране на подробна информация за културите, растенията и заобикалящата ги среда. Тази информация е от решаващо значение за оценка на здравето на културите, откриване на болести, оптимизиране на управлението на ресурсите и вземане на информирани решения за подобряване на земеделската производителност. Нека се задълбочим в детайлите на мониторинга на културите в селскостопанската роботика.

Различни сензори се използват в селскостопанските роботи за събиране на данни за културите и техните условия. Някои често срещани сензорни технологии включват мултиспектрално и хиперспектрално изображение. Тези сензори улавят светлината, отразена от културите в различни дължини на вълната. Тези данни могат да се използват за оценка на здравето на растенията, откриване на стрес и ранно идентифициране на болести. Друга технология са термични изображения. Термичните камери измерват топлината, излъчвана от растенията и почвата. Това помага да се открият температурни вариации, които могат да показват воден стрес, наличие на заболяване или неравномерно напояване.

Спектрометрите също са пробив в иновациите. Тези устройства анализират състава на отразената светлина, за да определят нивата на хранителни вещества, съдържанието на влага и други важни параметри в растенията. Могат да се използват и сензори за индекс на листната площ (LAI). Тези сензори измерват плътността на листата в короната, предоставяйки представа за растежа и здравето на културите. В допълнение сензорите за времето предоставят данни в реално време за температура, влажност, скорост на вятъра и други атмосферни условия, които влияят върху растежа на културите.

Обработка на данни и оценка на здравето на културите

Роботизирани системи, оборудвани с тези сензори, събират данни от полето. След това тези данни се обработват с помощта на усъвършенствани алгоритми, често включващи машинно обучение и анализ на данни. Обработката на тези данни генерира значими прозрения, които помагат на фермерите да разберат състоянието на своите култури. Могат да се идентифицират стресови фактори като недостиг на вода, дисбаланс на хранителни вещества или симптоми на заболяване.

Ранното откриване на тези проблеми позволява на фермерите да предприемат незабавни коригиращи мерки. Роботи, оборудвани с изображения и сензорни технологии, могат да идентифицират признаци на болести или нашествия от вредители. Чрез анализиране на модели на обезцветяване или необичаен растеж, роботите помагат на фермерите да предприемат целенасочени действия за смекчаване на разпространението на болести и по-ефективно управление на вредителите.

Прецизно земеделие

Роботите за наблюдение на културите позволяват прецизно земеделие, като предоставят подробна информация за променливостта в полетата. Тази информация насочва фермерите при вземането на базирани на данни решения за напояване, торене и други входящи ресурси, оптимизиране на използването на ресурсите и намаляване на отпадъците. Чрез наблюдение на растежа и здравето на растенията с течение на времето, роботите могат да осигурят оценки на потенциалните добиви на културите. Тази информация е ценна за планиране на прибиране на реколтата, съхранение и маркетингови стратегии.

Планирането и координацията са основни аспекти на селскостопанската роботика, които позволяват ефективни операции в земеделските практики. Тези аспекти включват разработването на алгоритми и стратегии, които позволяват на селскостопанските роботи да вземат интелигентни решения, да оптимизират използването на ресурсите и да работят съвместно за постигане на конкретни задачи. 

Планиране

Планирането в селскостопанската роботика се отнася до процеса на генериране на последователност от действия, които роботът трябва да предприеме, за да постигне определена цел или задача. Това включва разглеждане на възможностите на робота, околната среда и желания резултат, за да се създаде жизнеспособен план за действие.

Могат да се прилагат различни видове подходи за планиране. Планирането на пътя включва определяне на най-добрия и безопасен маршрут за навигация на робота през фермата, като същевременно избягва препятствията и се придържа към ограниченията за безопасност. Алгоритми като A* (A-star), алгоритъмът на Dijkstra или бързо изследване на случайни дървета (RRT) могат да се използват за планиране на пътя.

Планирането на задачи се фокусира върху разделянето на сложни задачи на по-малки подзадачи, които роботът може да изпълнява последователно или паралелно. Например при прибиране на реколтата може да се наложи роботът да планира ефективно последователността на бране на отделни плодове или зеленчуци.

Планирането също така включва ефективно управление на ресурси като захранване на батерията, вода и други входящи ресурси. Роботът трябва да планира операциите си, за да увеличи максимално използването на ресурсите и да избегне ненужните отпадъци. Селскостопанските роботи могат да бъдат проектирани да оптимизират покритието си на площта на фермата, като се гарантира, че нито една част не е пропусната по време на задачи като засаждане, пръскане или торене