11506
Робот-помощник для автономного управления комбайном
Ноябрь, 2020 год.Система автономного управления сельхозтехникой Cognitive Agro Pilot.
Какую проблему решали
Обработка и уборка урожая — ключевые технологические процессы, определяющие результат работы в растениеводстве. Они должны быть выполнены качественно и в ограниченный срок.
Механизатор одновременно управляет движением комбайна и следит за параметрами технического процесса уборки урожая. Так, он непрерывно вынужден следить за захватом зерновой культуры жаткой (устройство, срезающее растения и передающее их в молотильный аппарат).
В последнюю треть рабочей смены механизатор работает менее качественно из-за накопленной усталости. Неполный захват культуры жаткой достигает 1 метра, за смену остаются необработанными порядка 4 га поля. На их уборку нужно тратить дополнительное время и ресурсы.
Решение проблемы
Специалисты агропредприятия «Победа» внедрили Cognitive Agro Pilot — первую в мире систему управления сельскохозяйственной техникой на базе искусственного интеллекта. Это собственная разработка компании Cognitive Pilot.
Робот-помощник управляет движением комбайна, позволяя механизатору сконцентрироваться на контроле качества обработки и уборки урожая.
Механизатор в поле нажимает кнопку включения автопилота, и система перехватывает руление, в автоматическом режиме управляя скоростью движения комбайна, детектируя возможные препятствия и непрерывно поддерживая полный захват жаткой культуры без вмешательства человека.
Применяемые технологии
Система базируется на распознавании изображений с камеры (основного сенсора) для последующего автономного управления движением сельхозтехники. В рамках проекта происходит распознавание сцены: высота культуры, поиск и детекция препятствий, определение кромки нескошенной части поля и т.п.
В системе используются:
- Искусственные нейронные сети.
- Механизмы глубокого обучения.
- Методы, основанные на семантическом представлении изображения.
- Алгоритмы машинного обучения, использующие технику нелинейного понижения размерности.
- Алгоритмы, основанные на метрическом расстоянии между изображениями, инвариантные к гомографии и условиям освещенности.
Бизнес-процесс
До проекта:
- Ручное управление комбайном.
- Усталость механизаторов и снижение качества обработки поля.
- Часть поля остается необработанной.
- Дополнительные расходы на уборку пропущенных частей.
- Риск потери урожая из-за смещения сроков уборки.
После проекта:
- Автоматическое управление движением комбайна.
- Полный захват культуры жаткой.
- Исключение человеческого фактора при управлении комбайном.
- Повышение эффективности уборки урожая.
- Сокращение сроков уборки на 15-20%.
Результаты
Команда ООО «Победа»
Александр Нестеренко
Директор агропредприятия «Победа» (Курская область)
Команда Cognitive Pilot
Андрей Гельцер
Директор по продуктам
Игорь Драницкий
Руководитель отдела разработки продуктов для сельского хозяйства
Василий Постников
Руководитель отдела компьютерного зрения
Виктор Прун
Руководитель отдела разработки ядра системы
Дмитрий Шоломов
Руководитель отдела машинного обучения
Похожие кейсы
AI-кейсы с доказанной бизнес-эффективностью. Все проекты успешно прошли проверку комиссией из признанных экспертов в технологиях и бизнесе.
