10 акций строительных компаний, на которые вкладывают миллиарды
Sep 24, 20231 погиб, 10 госпитализированы после полуфинала
Jan 18, 202440 лет строим мечту
Jul 19, 20234 акции сельскохозяйственного оборудования, на которые стоит обратить внимание в процветающей отрасли
May 27, 20234 надежные акции, которые стоит купить при скачке апрельских заводских заказов
May 15, 2023Автоматизированная сельскохозяйственная техника требует новых подходов к обеспечению безопасности, говорится в исследовании
15 мая 2023 г.
Эта статья была проверена в соответствии с редакционным процессом и политикой Science X. Редакторы выделили следующие атрибуты, гарантируя при этом достоверность контента:
проверенный фактами
надежный источник
корректура
Марианна Штайн, Университет Иллинойса в Урбана-Шампейн
От беспилотных тракторов до роботов для прополки и сбора данных с помощью искусственного интеллекта — автоматизированное оборудование производит революцию в сельскохозяйственном производстве. 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 рассмотрена текущая научная литература по безопасности автоматизированных сельскохозяйственных машин. На основе обзора более 60 статей исследователи выделили три основные темы: восприятие окружающей среды, оценка и смягчение рисков, а также человеческий фактор и эргономика.
«Большая часть исследований сосредоточена на первой категории — восприятии окружающей среды. Эти исследования в первую очередь касаются того, как машины чувствуют препятствия в окружающей среде и реагируют на них. Работы по оценке рисков или эргономике ограничены», — сказал Салах Исса, специалист по расширению штата Иллинойс. и доцент кафедры сельскохозяйственной и биологической инженерии (ABE) Колледжа сельскохозяйственных, потребительских и экологических наук и Инженерного колледжа Грейнджера при Университете И. Иссы является автором-корреспондентом статьи.
Автоматизированные машины обнаруживают объекты с помощью датчиков восприятия, которые затем интерпретируются с помощью алгоритмов машинного обучения, чтобы заставить оборудование остановиться, замедлиться или изменить направление. Существует три основных типа препятствий, с которыми машины должны справляться: положительные, отрицательные и движущиеся. Позитивные препятствия — это объекты, которые появляются над землей, например камни, деревья и здания. Негативными препятствиями являются те, которые находятся ниже уровня земли, например канавы и ямы. Движущимися или динамическими препятствиями являются 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 Эби, докторант ABE, обнаружили, что в исследовательских работах изучается широкий спектр различных типов рецепторов и датчиков, включая 3D-лазерные сканеры, ультразвуковые датчики, дистанционное зондирование, стереозрение, тепловизионные камеры, камеры высокого разрешения. , и более. Каждый тип имеет преимущества и ограничения, а наиболее эффективные подходы включают сочетание различных методов.
«В литературе наблюдается тенденция к использованию нескольких типов датчиков, а не одного датчика. Это также направление, в котором движется большинство компаний. Это идеально подходит для сельскохозяйственных машин, учитывая очень динамичную среду, в которой они работают», — Исса отмеченный.
«Однако остается еще много вопросов, которые необходимо решить. Например, датчики должны быть достаточно чувствительными, чтобы немедленно останавливаться при появлении человека или другого объекта. Но если машина останавливается, а фермер отсутствует, нужно ли им идти вернуться, чтобы проверить датчик и перезагрузить машину? Это особенно сложно, когда речь идет о быстро движущихся препятствиях, таких как пролетающая белка или птица».
Сельскохозяйственные машины с автоматической коробкой передач сталкиваются с некоторыми из тех же проблем, что и беспилотные автомобили, но есть и заметные различия. Например, сельское хозяйство представляет собой более сложную среду, чем езда по городу, где дороги структурированы и размечены. Однако неустойчивое поведение других водителей вызывает беспокойство на городских дорогах, но не имеет такого значения на сельскохозяйственных полях, отмечает Исса.