+36 70 203-3120 | agrowebsystem@gmail.com | Blog | Kapcsolat

Az raj robotika forradalmasíthatja az intelligens mezőgazdaságot

  • 244

Az adaptív rajrobotika alkalmazása az autonóm földi és légi technológiák megvalósításával jelentős környezeti és gazdasági előnyöket biztosíthat az intelligens mezőgazdasági erőfeszítések számára világszerte.

A mezőgazdasági robotok, ha megfelelően használják őket, javíthatják a termék mennyiségét és minőségét, miközben csökkentik a költségeket – mondta Dr. Kiju Lee, a Texas A&M University Mérnöki Technológia és Ipari Forgalmazás Tanszékének és a J. Mike Walker ’66 Gépészmérnöki Tanszékének docense és Charlotte & Walter Buchanan Faculty Fellow-ja.

A projektet Lee, Dr. Muthukumar Bagavathiannan a Texas A&M University-Corpus Christi Talaj- és Növénytudományi Tanszékéről és Dr. Juan Landivar a Texas A&M University-Corpus Christi AgriLife Kutató- és Hagyományőrző Központból közösen vezeti. A kutatást a közelmúltban az Egyesült Államok Mezőgazdasági Minisztériumának Nemzeti Élelmezési és Mezőgazdasági Intézete finanszírozta a National Robotics Initiative 3.0 programon keresztül.

A teljes multidiszciplináris csoport – amely a Texas A&M University System több tanszékének, intézményének és ügynökségének tagjaiból áll – egy olyan konfigurálható, adaptív és skálázható raj (CASS) rendszer létrehozásán dolgozik, amely pilóta nélküli földi és légi robotokból áll, és amelynek célja az együttműködő intelligens mezőgazdasági feladatok segítése.

Kidolgozzuk a műszaki és elméleti alapokat a telepíthető, skálázható rajrendszerhez, amely egy fizikai robotrajból, földi és légi robotokból, egy digitális iker szimulátorból az alacsony és nagy valósághűségű szimulációkhoz, valamint egy könnyen használható felhasználói felületből áll, hogy a gazdálkodók ezt a CASS-rendszert használatba vehessék – mondta Lee.

Az intelligens mezőgazdaságnak ez a megközelítése, amelyet a CASS technológia tesz lehetővé, hosszú távú előnyöket eredményezhet, köszönhetően a jobb logisztika révén csökkentett pazarlásnak, a víz és a műtrágya optimális felhasználásának, valamint a növényvédő szerek használatának általános csökkenésének.

A kutatócsoport úgy véli, hogy a talajtömörödés csökkentésére szolgáló kisebb gépek alkalmazásával, valamint a gyomirtószer-rezisztens gyomok nem vegyi védekezési módszerekkel történő elkerülésére irányuló munkával jelentős ökológiai és környezeti előnyök érhetők el.

Az intelligens mezőgazdaságban a nagy gépek használatára összpontosító legújabb trendek célja a termékmennyiség maximalizálása és a költségek minimalizálása volt – ez a megközelítés bizonyos gazdasági és környezetvédelmi aggályokat eredményezett. Lee elmondta, hogy a talajtömörödés, a kisméretű szántóföldi változékonyság kezelésének korlátozott képessége és a termés termelékenységének csökkenése csak néhány olyan hosszú távú probléma, amely ebből a megközelítésből adódott.

A rajrobotika rugalmasságának kihasználásával a CASS rendszer olyan platformtechnológiává kíván válni, amely az alkalmazásspecifikus igényeknek megfelelően konfigurálható.

A precíziós mezőgazdaság és az intelligens gazdálkodás jelenlegi trendjei többnyire a nagyobb gépekre vagy egyetlen vagy kevés robotra összpontosítanak, amelyeket úgy szerelnek fel és programoznak, hogy nagyon speciális feladatokat végezzenek – mondta Lee. Ez a projekt kritikus útként fog szolgálni a hosszú távú célunk felé, amely egy olyan telepíthető, könnyen használható rajrobotrendszer létrehozására irányul, amely univerzális platformként szolgálhat széles körű mezőgazdasági alkalmazásokhoz.

Bár léteznek más, rajrobotikát alkalmazó rendszerek is, ezeket jellemzően csak egy adott feladat elvégzésére tervezték, ahelyett, hogy sokféle helyzethez alkalmazkodnának.

A továbblépés során a csapatnak lehetősége lesz arra, hogy a rendszerük tervezési és megvalósítási folyamatán keresztül számos, a mezőgazdasági alkalmazások összetett és változó léptékével kapcsolatos kihívást kezeljen.

A nagy lehetőségek ellenére maga a rajrobotikai kutatás eddig nagyrészt alacsony hűségű szimulációkra és laboratóriumi kísérletekre korlátozódott – mondta Lee. Ezek ritkán reprezentálják a mezőgazdasági szántóföldi környezet bonyolultságát. Emellett az ember és a raj közötti együttműködést sem vizsgálták széles körben, és különösen a célzott végfelhasználók – esetünkben a gazdák – számára szükségesek a felhasználó-közeli fejlesztési és értékelési megközelítések.

A csapat további kutatói: Dr. John Cason a Texas A&M AgriLife Research, Dr. Robert Hardin a Biológiai és Mezőgazdasági Mérnöki Tanszékről, Dr. Luis Tedeschi az Állattudományi Tanszékről és a Texas A&M AgriLife Research, Dr. Dugan Um a Texas A&M-Corpus Christi Gépészmérnöki Tanszékről és Dr. Mahendra Bhandari a Texas A&M AgriLife Researchről.

Forras: https://www.agritechtomorrow.com/article/2021/11/adaptive-swarm-robotics-could-revolutionize-smart-agriculture/13327/