Научный взгляд: сможет ли робот эффективно собирать яблоки

Рост населения планеты, сохраняющаяся неопределенность с трудовыми ресурсами и постоянные экологические проблемы привели к увеличению спроса на роботизированные решения и стратегии точного управления в сельском хозяйстве, в том числе в плодовых садах.

Исследователи представили систему Monash Apple Retrieving System (MARS) для выборочного сбора яблок в современных садах с потенциальной возможностью интеграции с коммерческими платформами-помощниками при сборе урожая.

Эта роботизированная система сбора урожая использует адаптивное взаимодействие между роботами и плодами, а также интеллектуальное принятие решений, направленное на эффективный сбор урожая без повреждений, тем самым способствуя развитию практики точного земледелия.

Система MARS включает в себя следующие компоненты: систему 3D-видения на основе LiDAR, 6-мерный манипулятор UR5, адаптивный мягкий захват и систему управления на основе планирования траектории, дополненную мобильной базой, на которой размещены все встроенные устройства. Благодаря эффективной координации роботизированной операционной системы (ROS) центральный блок управления системы может точно воспринимать и обрабатывать данные о 3D-положении каждого яблока, а затем выполнять оптимизированный подход к целевому плоду, обеспечивая плавный и точный маневр по сбору урожая. После этого прибор ловко захватывает и отделяет указанный плод от ветви для минимизации возможных повреждений плодов.

Полевые испытания, проведенные во время сезонов сбора урожая яблок в Австралии в 2021 и 2022 годах, продемонстрировали, что эффективность MARS составила 70,7% для яблок сорта «Пинк Леди» и 71,4% для яблок сорта «Смиттен», при этом количество поврежденных плодов составило менее 1%. В ходе испытаний также были выявлены области, требующие дальнейшей доработки, и в ближайшие годы необходимо продолжать работу по решению оставшихся проблем. В целом разработка MARS предлагает перспективное решение для борьбы с растущей нехваткой рабочей силы, способствуя достижению устойчивого будущего в сельском хозяйстве.

Подведомственный Россельхознадзору Всероссийский центр карантина растений (ФГБУ «ВНИИКР») и компания «Сбер Бизнес Софт» планируют разрабатывать цифровые решения для защиты урожая в тепличных комплексах. Основой функционирования машинного зрения станет банк данных и материалы коллекционного фонда вредных объектов, собранные российскими учеными практически за вековую историю научного центра Россельхознадзора.

Источник: Zhou, H., Liu, T., Kok, E., Yasar, A., Ranasinghe, D., Wang, M.Y. and Chen, C. (2024). Advancements in orchard harvesting automation: the Monash Apple Retrieving System. Acta Hortic. 1395, 447-452
URL: https:doi.org/10.17660/ActaHortic.2024.1395.59