Комбайн без водителя: Российский беспилотный комбайн показали на видео — Naked Science

Комбайн без комбайнера. На российские поля впервые вышел беспилотник

7082

Добавить в закладки

Компания Cognitive Technologies, являющаяся разработчиком систем искусственного интеллекта для управления беспилотными транспортными средствами, впервые в России провела полевые испытания комбайна в беспилотном режиме. Работы проводились в Ростовской области совместно с производителем сельхозтехники «Ростсельмашем». 

Как сообщили в  «Когнитивных технологиях», в отличие от зарубежных аналогов, оборудованных лазерными сканерами для ровного движения вдоль кромки поля и несколькими стереокамерами,  российский беспилотный комбайн использует для обзора всего одну видеокамеру. Это значительно, в 3-4 раза удешевляет технику и в то же время  унифицированная система компьютерного зрения позволяет почти идеально собрать  урожай.

Основное же достоинство автоматизированного комплекса «умной» машины заключается в ее искусственном интеллекте.

Комбайн способен в автоматическом режиме подруливать, совершать повороты, пока не дойдет до конца прогона (до места обрыва границы поля) либо до перпендикулярной кромки. При этом комбайнеру (который находится в кабине всего лишь, как помощник) подается сигнал взять управление на себя. Если управление не будет взято, комбайн останавливается.

«В процессе испытаний мы столкнулись с непредвиденной ситуацией», – рассказывает руководитель проекта Cognitive Technologies Алексей Панченко. «Вместо запланированных работ по уборке пшеницы с высотой колоса более 80 см, нам пришлось тестировать систему на непредвиденно малых размерах зерновых культур – на ячменном поле с высотой колоса 30- 40 см. В такой ситуации валок было практически невозможно человеческим глазом отличить от скошенной культуры. Это беспрецедентный случай. Для нас это был вызов. Полтора дня мы обучали нейронную сеть на новых датасетах (видеоизображения, на которых представлены основные элементы полевой сцены и на основе которых происходит обучение нейронной сети).

В итоге нейронная сеть смогла определить уложенный валок лучше человека. Результат превзошел все ожидания. Это прорыв», – говорит Панченко.

В ответ на вопрос: «Что же будет с комбайнерами, если их заменят машины?», разработчики беспилотной техники уверяют, что комбайнеров никто увольнять не собирается. Во время проведения работ по уборке урожая водитель  комбайна должен присутствовать в кабине и выполнять функцию контролера. При этом уровень его квалификации должен оставаться на том же уровне, что и у обычного комбайнера. Интеллектуальная система управления комбайном позволит ему значительно снизить рутинную нагрузку и высвободить побольше  времени для того, чтобы сосредоточиться на выборе настроек параметров технологического процесса, непосредственно влияющих на качество уборки урожая (угол наклона жатки, скорость хода и т.д.), что сегодня является одной из основных проблем при уборке.

По итогам летних испытаний ученые планируют завершить необходимые доработки, и перейти к опытно-промышленной серии. Обладая возможностью беспилотного вождения, российские комбайны смогут на равных конкурировать с ведущими мировыми сельхозбрендами, у которых уже есть аналогичная функция. Полностью беспилотный российский комбайн должен выйти на поля к 2023-2024 году.

Беспилотный комбайн Cognitive Technologies x Ростсельмаш

 

Автор Наталья Ржевская

cognitive technologies Искусственный интеллект Ростсельмаш беспилотный комбайн

Информация предоставлена Информационным агентством “Научная Россия”. Свидетельство о регистрации СМИ: ИА № ФС77-62580, выдано Федеральной службой по надзору в сфере связи, информационных технологий и массовых коммуникаций 31 июля 2015 года.

Скачать для Android

НАУКА ДЕТЯМ

В ИПФ РАН разработали модель распространения COVID-19 в Нижегородской области

17:30 / Медицина, Физика

«Джеймс Уэбб» обнаружил самые далекие органические молекулы во Вселенной

16:40 / Астрономия

Алексей Конторович: Мы должны благодарить, а не судить академика А. Л. Асеева

16:30 / Наука и общество

Открыт новый полупроводник на основе углеводорода с «гиперкубическими» молекулами

15:30 / Физика

В ГосНИИ Хлеба обсудили возросшую роль науки в вопросах импортозамещения

15:00 / Здравоохранение, Наука и общество, Новые технологии

Свечение флуоресцентного белка усиливается под действием фемтосекундных лазерных импульсов

14:30 / Биология

Ученые УрФУ выяснили, что влияет на скорость замерзания морской воды

13:30 / Математика, Физика

ЦАГИ представит новый факультет на XI Форуме «Инженеры будущего»

12:30 / Авиационная наука

Российские ученые получили важные данные о физике взаимодействия плазмы с излучением и магнитным полем

11:40 / Астрономия, Астрофизика

Ученые усовершенствовали противоопухолевые препараты

11:30 / Медицина, Химия

«Сергей Петрович Капица был голосом науки для миллионов людей». Академик К.В. Анохин о программе «Очевидное — невероятное»

24.02.2023

«Его передача до сих пор остается непревзойденным стандартом». Академик Валерий Тишков к юбилею «Очевидного — невероятного»

24.02.2023

«Подобно комете на усыпанном звездами небе». Академик А.Л. Асеев о программе «Очевидное — невероятное»

24.02.2023

Татьяна Черниговская: «Нам всем повезло, что мы знали Сергея Петровича Капицу как просветителя»

24.02.2023

Ректор РосНОУ Владимир Зернов: «Очевидное — невероятное» — это квинтэссенция человеческого интеллекта

24.02.2023

Леопольд Лобковский: «Сергей Капица — человек самого высокого уровня, с которым было просто общаться»

24.02.2023

Смотреть все

Беспилотные комбайны все чаще выезжают на поля в России

Свежий номер

РГ-Неделя

Родина

Тематические приложения

Союз

Свежий номер

Экономика

10.06.2020 21:14

Поделиться

Татьяна Карабут

Беспилотные комбайны все чаще выезжают на отечественные поля, но, в отличие от Европы, пока эти проекты носят единичный характер. Но уже этим летом ситуация может измениться. О промышленном внедрении системы автономного управления сельхозтехникой Cognitive Agro Pilot объявил один из крупнейших агрохолдингов страны.

cognitivepilot.com

Комплексы предполагается установить на 242 зерноуборочных комбайнах. Устройства, разработанные Cognitive Pilot (совместным предприятием Сбербанка и Cognitive Technologies), начнут тестироваться уже в середине июня. Система управления обеспечит автоматическое движение комбайна по кромке поля (скошенной культуры, обработанной земли), по рядку (форма высадки отдельных культур: пшеницы, кукурузы, подсолнечника и других), по валку (скошенная и сложенная в ряд сельхозкультура). Также система будет автоматически определять препятствия на пути следования техники и оповещать комбайнера о возникновении препятствий или при уходе комбайна с маршрута в случае ручного управления. Операторам будет доступен мониторинг движения каждого оснащенного комбайна по треку в режиме реального времени. Использование системы позволяет снизить себестоимость зерна на 3-5% и сократить его потери при уборке до двух раз. В Сбербанке заверяют, что проект является самым крупным в мире по единовременной роботизации сельхозтехники сразу в четырех климатических зонах внутри одного агрохолдинга.

Массовое внедрение технологий беспилотного вождения в АПК повысит эффективность сельхозработ, уверен первый зампред правления Сбербанка Александр Ведяхин. По его словам, искусственный интеллект минимизирует риски негативного влияния человеческого фактора, ИИ использует сельхозтехнику оптимальнее. При автономной системе вождения комбайнер фокусируется не на управлении, а на других параметрах технологического процесса уборки урожая (например, регулирует высоту и скорость работы жатки – агрегата для скашивания).

Сейчас в России оцифровано около 7-10% от общего количества аграриев, тогда как в Европе – 69%, отмечает директор ассоциации “Росспецмаш” Алла Елизарова. Вместе с тем, по ее словам, российские заводы в последние годы стали выпускать больше умной сельхозтехники, внедряя технологии машинного зрения, искусственного интеллекта, системы анализа больших данных. Наиболее востребованными в точном земледелии сегодня являются оценка влажности культур, картографирование урожайности, дифференцированные внесение удобрений и посев. За счет применения этих технологий аграрии могут составить карты плодородности почв, эффективно распределять удобрения.

Все чаще аграрии используют систему автопилотирования. “Она не исключает нахождения в кабине специалиста, но при этом человек, управляющий техникой, избавляется от рутины и может сосредоточиться на творческой работе – например, регулировать настройки, пока техника двигается по заранее определенной траектории”, – поясняет Алла Елизарова. Также очень важен агроменеджмент, благодаря которому за работой техники можно следить дистанционно. Наблюдать, как выполняются маршрутные задания, насколько эффективно используется мощность парка, как расходуются топливо и удобрения и т.д. На основе полученных данных готовится отчет, который позволяет принимать правильные управленческие решения.

“Техника становится все сложнее, на селе знания нужны все больше и больше, а постигать их некому. И часть недостающих компетенций и интеллекта “возвращается” в село в виде таких устройств и программ, которые помогают упростить решения для аграриев”, – считает Алексей Трубников, генеральный директор компании “Агроноут” (резидент “Сколково”), которая занимается точным земледелием, цифровизацией и искусственным интеллектом.

В российском АПК беспилотными тракторами оснащены пока единицы агрокомпаний. Больше распространены беспилотные летательные аппараты для изучения посевов, говорит директор по работе с агросектором SAS Россия/СНГ Сергей Романов. При этом возможности искусственного интеллекта для АПК практически безграничны: например, с помощью него можно составить производственный план, рассчитать потребность в технике, а графики уборки формировать автоматически (определив, в какой момент времени какая техника на каком поле должна быть), и многое другое. “Россия пока в начале этого пути. Но в последние пару лет отрасль сильно продвинулась в плане понимания, зачем все эти технологии нужны. Появляются первые проекты и опыт. В этом смысле у России большой потенциал и огромные возможности для его реализации, ведь на наших площадях точно есть где развернуться”, – считает эксперт.

Российская газета – Федеральный выпуск: №126(8180)

Поделиться

АПК

Российский самоходный комбайн «работает без нареканий»

« Сам проверял на комбайне, поменял настройки и все работает без нареканий » — так ранее говорил Герман Греф из России сегодня прямо с полей Ростова, Россия. Греф является генеральным директором и председателем правления Сбербанка — крупнейшего российского банка и ведущей мировой финансовой организации. Этот государственный финансовый гигант инвестирует в Cognitive Agro Pilot — систему автономного вождения для сельскохозяйственной техники, такой как зерноуборочные комбайны, тракторы и опрыскиватели.

Греф присутствовал на тест-драйве автономного комбайна на полях одного из ведущих агрокомплексов Ростовской области, Россия. Там Сбербанк и Cognitive Pilot запустили свое российское роботизированное решение для сбора урожая на основе искусственного интеллекта.

« Сегодня мы представляем Cognitive Agro Pilot, уникальную технологию искусственного интеллекта, основанную на сверточных нейронных сетях глубокого обучения ». — заявила Ольга Ускова, генеральный директор Cognitive Pilot. “ Решение тестируется в пяти странах, включая США, Китай и Бразилию. Наша основная задача — обеспечить безопасную работу автономной сельхозтехники в любых погодных условиях на агропредприятиях и увеличить их доходы за счет снижения затрат на уборку урожая. ”

Теперь водитель может сосредоточиться на эффективности сбора урожая

Эта автономная система позволяет операторам сельскохозяйственной техники позволить роботам-помощникам управлять оборудованием, в то время как водитель сосредотачивается на контроле технической стороны обработки и сбора урожая для повышения урожайности. Cognitive Pilot утверждает, что с помощью этого автономного решения заинтересованные стороны могут снизить затраты на зерно на 3–5% и вдвое сократить потери при уборке урожая. Они прогнозируют, что в целом, с площадью поля около 350 000 га и парком из 500 зерноуборочных комбайнов, использование беспилотной технологии Cognitive Agro Pilot может сэкономить до 6,4 млн долларов США в течение сезона.

Генеральный директор Сбербанка Греф ( на фото в кабине над ) был впечатлен увиденным: « В эпоху глобальных вызовов мы реализуем инициативу, чтобы соответствовать им в жизненно важных секторах экономики и государственной сферы жизнедеятельности – решение продовольственных и социальных проблем – прежде всего в центральных городах регионов России и сельской местности. В значительной степени мы делаем это, разрабатывая новаторские технологические инновации и искусственный интеллект. Эта технология превращает операторов харвестера в операторов автоматизированной системы. Последнее очень простое, я сам проверял на комбайне, поменял настройки и все заработало без нареканий. В следующем году мы намерены добиться полной автоматизации. Эта система экономит значительные ресурсы и улучшает условия труда, делая его более комфортным. В реализации проекта участвовало несколько компаний экосистемы Сбербанка ».

Cognitive Agro Pilot обеспечивает безопасную работу в суровых погодных условиях и при любой интенсивности освещения. Это первая в мире система, которая «видит» и «понимает», что ждет впереди. Решение не имеет системы GPS-навигации в основе своей модели управления и может обнаруживать препятствия, в том числе людей, животных, металлические предметы и камни на пути, и позволяет работать на территориях со слабым спутниковым сигналом.

Губернатор Ростовской области Василий Голубев полностью поддерживает внедрение современных сельскохозяйственных технологий в своем регионе. Ростовская область вносит весомый вклад в обеспечение продовольственной безопасности России, и перед нами стоят огромные задачи по экспорту сельскохозяйственной продукции. Естественно, мы приветствуем технологии, облегчающие тяжелый и напряженный труд наших хлеборобов. »

Искусственный интеллект и машинное обучение

Система Cognitive Agro Pilot анализирует изображения всего с одной видеокамеры и с помощью сверточной нейронной сети, разработанной для агрономических целей, понимает типы и положение объектов, стоящих перед техникой, и отправляет команды на выполнять маневры.

Захват кромки при управлении комбайном системой ИИ стабильно не более 20 см, что позволяет водителю избежать лишних проходов и потерь топлива. Система может обнаруживать и отслеживать положение кромки скошенной культуры, валков, рядов посевов (кукуруза, подсолнух), а также определять зачетную зону поля, препятствия, технику и людей. Кроме того, решение можно легко переустановить с одного типа оборудования на другой. В состав установки входит автономный блок управления сельхозтехникой, видеокамера, дисплей, комплект соединительных кабелей и другие элементы системы управления.

Система Cognitive Agro Pilot уже успешно внедрена в США, Бразилии и Китае, а также в ряде регионов России, таких как Белгородская, Томская, Курганская области, Республика Татарстан и др. В 2019 году , система Cognitive Agro Pilot получила международную награду AVT ACES AWARD, организованную американским журналом Autonomous Vehicle Technology.

Драйвер узла комбайна

| Harvester

Драйвер узла Harvester используется для подготовки виртуальных машин в кластере Harvester. В этом разделе вы узнаете, как настроить Rancher для использования драйвера узла Harvester для запуска и управления кластерами Kubernetes.

Драйвер узла такой же, как и драйвер Docker Machine, а репозиторий проекта доступен по адресу харвестер/докер-машина-драйвер-харвестер.

Теперь вы можете подготовить кластеры RKE1/RKE2 Kubernetes в Rancher v2. 6.3+ с помощью встроенного драйвера узла Harvester. Кроме того, Harvester теперь может предоставлять встроенную поддержку Load Balancer, а также поддержку сквозного доступа к кластерному хранилищу Harvester для гостевого кластера Kubernetes.

Пока можно загружать и просматривать .ISO в пользовательском интерфейсе Harvester, та же возможность недоступна в пользовательском интерфейсе Rancher. Дополнительные сведения об этом см. в документации Rancher.

Драйвер узла комбайна

Драйвер узла комбайна включен по умолчанию в Rancher v2.6.3 . Вы можете перейти на страницу Cluster Management > Drivers > Node Drivers , чтобы управлять драйвером узла Harvester вручную.

Когда драйвер узла Harvester включен, вы можете создавать кластеры Kubernetes поверх кластера Harvester и управлять ими из Rancher. 9Матрица поддержки 85 Последнее обновление Тома, созданные драйвером Harvester CSI на хосте Кластер Harvester будет удален после редактирования/удаления гостевого кластера Решено 2023-05-08

Тома, созданные CSI-драйвером Harvester в хосте Кластер Harvester будет удален после редактирования/удаления гостевого кластера

Состояние Последнее обновление
Решено (Rancher >=v2.
7.2)		 08.05.2023 90 096

Обходной путь : Вы можете временно изменить версию драйвера узла Harvester. до версии 0.6.3 из пользовательского интерфейса Rancher.

  1. Перейдите в пользовательский интерфейс Rancher и нажмите Управление кластером > Драйверы > Драйверы узлов . В списке драйверов узлов найдите Harvester , а затем нажмите ⋮ > Просмотр в API .
  2. Щелкните Редактировать .
  3. Снимите флажок встроенный .
  4. Измените *url на https://releases.rancher.com/harvester-node-driver/v0.6.3/docker-machine-driver-harvester-amd64.tar.gz .
  5. Измените контрольную сумму на 159516f8f438e9b1726418ec8608625384aba1857bc89dff4a6ff16b31357c28 .
  6. Нажмите Показать запрос
    > Отправить запрос .
  7. Нажмите Перезагрузить , пока значение status.appliedChecksum и status.appliedURL не изменится на установленное нами значение.
Внимание

Изменения в драйвере узла не могут быть сохранены. Другими словами, изменения будут потеряны после перезапуска контейнера Rancher.

Внимание

Чтобы использовать этот обходной путь, необходимо убедиться, что соединение с URL-адресом стабильно. Если ваша среда представляет собой изолированную среду, вам необходимо загрузить файл и разместить его в интрасети.

осторожность

Начиная с v0.6.3, драйвер узла Harvester удалил автоматическое внедрение qemu-guest-agent из серверной части. Если образ, который вы используете, не содержит пакета qemu-guest-agent , вы можете использовать конфигурацию

userdata для установки и загрузки qemu-guest-agent . В противном случае кластер не будет успешно подготовлен.

 #cloud-config 
 package_update: true 
 пакеты: 
 - qemu-guest-agent 
 runcmd: 
 - - systemctl 
 - enable 
 - '--now' 
 - qemu-guest-agent.service

Решение : Rancher v2.7.2 был выпущен с версией драйвера фиксированного узла v0.6.3 для этой проблемы. И пользовательский интерфейс Rancher v2.7.2 будет выполнять автоинъекцию qemu-guest-agent .

Затронутые версии :

  • Rancher: v2.6.x,v2.7.0,v2.7.1

Кластер RKE1 Kubernetes​

Нажмите, чтобы узнать, как создать RKE1 Ku бернетские кластеры.

Кластер RKE2 Kubernetes

Нажмите, чтобы узнать, как создавать кластеры RKE2 Kubernetes.

Кластер K3s Kubernetes

Нажмите, чтобы узнать, как создавать кластеры k3s Kubernetes.

Ограничения распространения топологии

Доступно с версии 1.0.3

В гостевом кластере Kubernetes вы можете использовать ограничения распространения топологии для управления распределением рабочих нагрузок между виртуальными машинами Harvester по доменам отказа, таким как регионы и зоны. Это может помочь достичь высокой доступности, а также эффективного использования ресурсов вашего кластера.

Минимальные версии RKE2, необходимые для поддержки функции метки топологии синхронизации, следующие:

Поддерживаемая версия RKE2
>= v1.24.3+rke2r1 900 96
>= v1.23.9+rke2r1
>= v1.22.12+rke2r1

Кроме того, версия облачного провайдера, установленная через Apps RKE/K3s, должна быть >= v0.1.4

9001 6 Синхронизируйте метки топологии с узлом гостевого кластера

Во время установки кластера драйвер узла Harvester автоматически помогает синхронизировать метки топологии от узлов VM к узлам гостевого кластера. В настоящее время поддерживаются только топологические метки региона

и зоны .

Синхронизация меток вступит в силу только во время инициализации гостевого узла.