Мировая агропромышленность сталкивается с растущим спросом на свежие продукты и одновременной нехваткой рабочей силы. Решением этой насущной проблемы может стать инновационная автономная робототехническая разработка ученых из Университета Монаша в Австралии. Новый робот, созданный командой под руководством доктора Чао Чена с кафедры машиностроения и аэрокосмической техники, способен кардинально изменить процесс сбора яблок, сделав его более эффективным и менее зависимым от человеческого труда.
Этот автономный робот-уборщик, разработанный инженерами Университета Монаша, обладает способностью самостоятельно обнаруживать, собирать и аккуратно укладывать яблоки. В ходе испытаний, проведенных на ферме Fankhauser Apples в Друэне, штат Виктория, в феврале и марте, робот продемонстрировал впечатляющие результаты: он собирал более 85% доступных яблок, находящихся в пределах кроны дерева и видимых его системой машинного зрения.
Важным аспектом работы робота является его бережное обращение с фруктами. Менее 6% собранных яблок имели повреждения, связанные с удалением плодоножки. Стоит отметить, что яблоки без плодоножек остаются пригодными для продажи, хотя и могут не соответствовать строгим стандартам некоторых розничных сетей.
Скорость работы робота также впечатляет. При ограничении его максимальной скорости вдвое, среднее время сбора одного яблока составило 12,6 секунды. Однако, в оптимизированных сценариях, где процесс “захвата и сброса” был доведен до совершенства, время цикла сократилось до примерно девяти секунд. Исследователи полагают, что при дальнейшей оптимизации производительности, время сбора одного яблока может быть снижено до семи секунд.
“Наша разработанная система машинного зрения, основанная на технологиях глубокого обучения, не только с высокой точностью идентифицирует яблоки на дереве в открытом саду в пределах досягаемости, но и распознает и классифицирует препятствия, такие как листья и ветки. Это позволяет рассчитывать оптимальную траекторию для извлечения яблока,” – поясняет доктор Чен, возглавляющий Лабораторию генерации и анализа движения (LMGA). “Важно отметить, что система учитывает не только наличие яблок, но и необходимость минимизации повреждений дерева и самих фруктов.”
Несмотря на перспективность автоматизированных роботов-уборщиков, их внедрение сопряжено с определенными трудностями для производителей фруктов и овощей. Разработка эффективной системы машинного зрения, способной точно обнаруживать и локализовать плоды, является непростой задачей. Кроме того, для повышения эффективности и снижения повреждений фруктов в процессе сбора необходимо учитывать информацию о форме, расположении и ориентации соединения стебля и ветви. Это требует от робота способности к сложной пространственной ориентации и деликатному манипулированию.
Для решения этих задач команда исследователей разработала передовой алгоритм планирования движения, включающий быструю генерацию траекторий, свободных от столкновений. Это позволяет минимизировать время обработки и перемещения между яблоками, тем самым сокращая общее время сбора урожая и максимизируя количество собранных плодов за определенный период. Ключевым аспектом является баланс между скоростью и аккуратностью движений робота, чтобы обеспечить оптимальную производительность без ущерба для качества собранного урожая.
Система машинного зрения, используемая в роботе, способна идентифицировать более 90% всех видимых яблок, находящихся в поле зрения камеры с расстояния около 1,2 метра. Важным преимуществом системы является ее устойчивость к различным условиям освещения и погоды, включая яркий солнечный свет и дождь. Обработка изображения яблока занимает менее 200 миллисекунд, что обеспечивает быструю и эффективную работу робота. В будущем, исследователи планируют расширить возможности системы, добавив функции распознавания степени зрелости яблок, что позволит роботу собирать только те плоды, которые достигли оптимальной зрелости для сбора.
Разработка Университета Монаша представляет со
бой значительный шаг вперед в автоматизации сельского хозяйства и может сыграть ключевую роль в решении проблемы нехватки рабочей силы и удовлетворении растущего спроса на свежие фрукты. Внедрение подобных технологий позволит повысить эффективность производства, снизить затраты и обеспечить стабильные поставки высококачественной продукции потребителям.
