Российские аграрии для сбора урожая ягод ежегодно нанимают десятки тысяч сезонных рабочих. Решить проблему дефицита ручного труда и снизить стоимость ягод для потребителей взялись ученые Пермского Политеха. Они разрабатывают уникальную систему из группы роботов, где каждый выполняет свою задачу, сообщили «Жуковский.Life» в пресс-службе вуза.
Проблема в том, что ягоды — хрупкие и часто скрыты под листьями, что делает их сбор непригодным для стандартной техники. Существующие дроны и роботы не справляются: у первых малая грузоподъемность, а вторые работают неслаженно, пропуская одни участки и по несколько раз обрабатывая другие.
«Создание одного устройства, способного одновременно искать, собирать и транспортировать ягоды, технически сложно и экономически нецелесообразно, — объясняет Антон Посягин, доцент кафедры «Автоматика и телемеханика» ПНИПУ, кандидат технических наук, — Наш подход предполагает распределение функций между тремя типами автоматизированных помощников: компактные разведчики обнаруживают спелые ягоды и строят карту местности, механизмы-манипуляторы аккуратно собирают урожай, а агенты-бункеры обеспечивают транспортировку».
Для поля площадью до пяти гектаров (примерно семь футбольных полей) потребуется группа из 5-6 разведчиков, 2-3 сборщиков и 1-2 транспортировщиков. Такой состав обеспечивает полный охват территории и непрерывную работу.
Основой системы стала централизованная платформа управления. В отличие от децентрализованных аналогов, где каждый робот действует самостоятельно, здесь все устройства координируются из единого центра. Связь между ними организована по принципу рации: компьютер поочередно опрашивает каждого робота, получает сжатый отчет и выдает конкретную команду. Это позволяет избежать помех и потери данных.
Испытания экспериментальной установки подтвердили преимущества подхода. Роботы полностью охватывали территорию без дублирования маршрутов, а система сохраняла работоспособность даже при поломке одного из агентов.
На данный момент ученые уже собрали полнофункционального робота-разведчика. Это компактное гусеничное устройство размером 40 сантиметров, оснащенное датчиками препятствий и магнитными энкодерами для точной навигации.
«Сейчас мы работаем над оснащением прототипа системой компьютерного зрения для распознавания спелых ягод, а также над созданием отдельных манипуляторов для аккуратного сбора и агентов-бункеров для транспортировки», — поделился Антон Посягин.
Внедрение этой технологии позволит автоматизировать один из самых трудоемких процессов в сельском хозяйстве, что в перспективе увеличит объемы урожая и снизит его себестоимость.
Долгое время для науки оставалось загадкой, как именно флаванолы — полезные вещества, содержащиеся в какао, ягодах и красном вине, — улучшают когнитивные функции. Известно, что они почти не всасываются в кровоток, но при этом их потребление положительно сказывается на работе мозга. Этот парадокс разрешили японские исследователи, предположив, что ключевым механизмом воздействия является не усвоение веществ, а их характерный вяжущий вкус, который напрямую стимулирует мозг через вкусовые рецепторы.