Основанная на технологии Deep Learning управляющая система для зерноуборочного комбайна, разрабатывается в компании Cognitive Technologies уже более трех лет. Пока что система обеспечивает автоматическое подруливание при уборке урожая. Современная зарубежная сельхозтехника уже нередко оборудована аналогичной функциональностью.

В 2016 году разработчики Cognitive Technologies вели сбор дата-сетов в полевых условиях для обучения нейронной сети объектам и ситуациям в условиях работы в поле. 

На сегодняшний день, нейронная сеть для использования на комбайне способна выделять 5 основных классов объектов:

• нескошенная часть поля
• обработанная часть поля
• валки (скошенная и сложенная в ряд с/х культура)
• часть жатки, которая попадает в поле зрения системы компьютерного зрения
• все остальные объекты (препятствия, сельхозтехника, лес, деревья, сорняки и так далее)

Результаты работы системы вполне наглядны

 

Здесь розовым показано нескошенное пространство, зеленым - скошенное, синим - валки (или наоборот?), желтым - жатка, черным - другие объекты. Совпадение только мне кажется неполным?

Водителя система заменить пока не может, но подруливание не только позволяет повысить качество обработки поля, а также экономию ГСМ и улучшение сбора урожая. У водителя также появляется возможность сосредоточиться на выборе настроек параметров технологического процесса - угла наклона жатки, скорости хода и т.п.

Когда комбайн идет по кромке поля или вдоль скошенного волка ИИ будет понимать, где проходит граница и автоматически подруливать, чтобы не оставлять нескошенные участки и не проходить дважды по одним и тем же фрагментам поля. Это система может делать автоматически, но при завершении ряда или в сиутациях, когда система дает сигнал, что заметила препятствие, водитель должен оперативно брать управление на себя.

В комплекс автоматизации комбайна кроме системы ИИ входит также видеокамера отечественного производства и вычислитель, а также актуаторы для сопряжения системы с бортовыми системами комбайна.

В Cognitive Technologies называют преимуществом своей системы то, что она без дополнительных датчиков справляется с распознаванием различных типов границ участков, что теоретически позволяет создавать менее дорогие решения. Кроме того, в системе предусмотрена возможность добавления новых типов границ, например, рядка или вспаханной/невспаханной. 

Пока что система обучена только под работу с зерновыми и кормовыми, в дальнейшем планируется ее доучить на кукурузу и подсолнечник. 

Роботизированный комбайн будет стоить на 15-20% больше традиционного. Финансирование проекта осуществляет ряд компаний, в частности, Минобрнауки РФ в рамках целевой программы "Исследования и разработки по приоритетным направлениям развития научно-технического комплекса России на 2014-2020 годы". Пока что выделено Р34 млн. Также финансировать проект предполагали в Ростсельмаше и Союзе-Агро. 

В компании Cognitive Technology говорят о планах запустить в 2023-2024 году полностью беспилотный комбайн. 

В России кроме Cognitive Technologies разработками в области роботизации сельского хозяйства активно занимаются также в Avrora Robotics и в Agro Robotic Systems. 

+ +