Автоматизированная сельскохозяйственная техника требует новых подходов к обеспечению безопасности, говорится в исследовании.
От беспилотных тракторов до роботов для прополки и сбора данных с помощью искусственного интеллекта — автоматизированное оборудование революционизирует сельскохозяйственное производство. Хотя эти технологические достижения могут значительно повысить производительность, они также поднимают новые вопросы о мерах и правилах безопасности. Чтобы решить эти проблемы, в недавнем исследовании Университета Иллинойса была проанализирована современная академическая литература по безопасности автоматизированных сельскохозяйственных машин. На основе обзора более 60 статей исследователи определили три основные темы: восприятие окружающей среды, оценка и смягчение рисков, а также человеческий фактор и эргономика.
«Большинство исследований сосредоточено на первой категории, восприятии окружающей среды. Эти исследования в основном касаются того, как машины ощущают препятствия в окружающей среде и реагируют на них. Работа по оценке рисков или эргономике ограничена», — сказал Салах Исса, специалист по развитию штата Иллинойс . и доцент кафедры сельскохозяйственной и биологической инженерии (ABE), входящей в состав Колледжа сельскохозяйственных, потребительских и экологических наук и Инженерного колледжа Грейнджера в Университете И. Исса, является соответствующим автором статьи.
Автоматизированные машины обнаруживают объекты с помощью датчиков восприятия, которые затем интерпретируются с помощью алгоритмов машинного обучения, чтобы заставить оборудование остановиться, замедлить движение или изменить направление. Есть три основных типа препятствий, с которыми должны справляться машины: положительные, отрицательные и движущиеся. Положительные препятствия — это объекты, которые появляются над землей, такие как камни, деревья и здания. Отрицательные препятствия — это те, которые находятся ниже уровня земли, например канавы и ямы. Движущиеся или динамические препятствия — это те, которые появляются внезапно, например, человек, животное или другое движущееся оборудование. Эти препятствия могут сильно различаться в зависимости от типа культуры, особенностей местности и погодных условий.
Исса и соавтор Гай Роджер Аби, докторант ABE, обнаружили, что в исследовательских работах исследуется широкий спектр различных типов рецепторов и датчиков, включая лазерные 3D-сканеры, ультразвуковые датчики, дистанционное зондирование, стереозрение, тепловизионные камеры, камеры высокого разрешения. , и более. Каждый тип имеет свои преимущества и ограничения, а наиболее эффективные подходы включают комбинацию различных методов.
«Тенденция в литературе заключается в использовании нескольких типов датчиков, а не только одного датчика. Это также направление, по которому идет большинство компаний. Это имеет смысл для сельскохозяйственных машин, учитывая очень динамичные условия, в которых они работают», — Исса. отмеченный.
«Однако остается еще много вопросов, которые необходимо решить. Например, датчики должны быть достаточно чувствительными, чтобы немедленно останавливаться, если появляется человек или другой объект. назад, чтобы проверить датчик и перезагрузить машину? Это особенно сложно, когда речь идет о быстро движущихся препятствиях, таких как пролетающая белка или птица».
Сельскохозяйственные автомобили с автоматическим управлением сталкиваются с некоторыми из тех же проблем, что и беспилотные автомобили, но есть и заметные отличия. Например, сельское хозяйство представляет собой более сложную среду, чем вождение в городе, где дороги структурированы и размечены. Тем не менее, неустойчивое поведение других водителей вызывает беспокойство на городских дорогах, но в меньшей степени на сельскохозяйственных полях , отмечает Исса.
Лишь несколько исследовательских работ были посвящены второй теме, методам и стратегиям оценки риска. Исса говорит, что это неудивительно, поскольку большинство систем, используемых в инженерии для оценки рисков, опираются на исторические данные. Это еще не существует для автономных систем в сельском хозяйстве; в открытом доступе мало данных о том, как они работают и каковы неотъемлемые риски.
«Мы считаем, что существующие стандарты безопасности не очень подходят для автономных систем. Но предпринимаются значительные усилия по пересмотру действующих стандартов, поэтому через несколько лет появятся новые и пересмотренные стандарты», — сказал он. Правила безопасности, касающиеся травм и смертельных случаев, подпадают под действие федерального управления по охране труда и здоровья (OSHA), но в некоторых штатах, включая Калифорнию и Индиану, также есть свои собственные правила.
Исследователи выявили ограниченное количество работ по третьей теме, человеческому фактору и эргономике.
«Это особенно сложная проблема в сельском хозяйстве. В большинстве производственных отраслей взаимодействие человека и робота можно свести к минимуму. Но некоторые сельскохозяйственные роботы, такие как комбайны и сборщики, предназначены для работы в том же пространстве, что и люди. Тема посвящена взаимодействию человека и робота с эргономической точки зрения с упором на то, как улучшить конструкцию машины для обеспечения безопасности», — сказал Исса.
Хотя автономные роботы представляют собой новую технологию, некоторые машины уже коммерчески доступны. Например, одна компания производит автоматические опрыскиватели для садов, а беспилотные тракторы проходят испытания и внедряются в отдельных районах. Автоматизированные сельскохозяйственные машины, несомненно, станут неотъемлемой частью современного сельского хозяйства в ближайшие несколько десятилетий, и надежные системы безопасности имеют решающее значение для их широкого распространения, заключили Исса и Аби.
