Сельское хозяйство сталкивается с множеством трудностей — от необходимости повышения производительности для обеспечения продовольственной безопасности до дефицита квалифицированной рабочей силы в сельских регионах. Одновременно растет потребность в снижении затрат и минимизации потерь ресурсов при обработке полей. Традиционные методы управления техникой часто приводят к перекрытиям обработанных полос и пропускам, снижая эффективность использования топлива, удобрений и семян. В этих условиях автоматизация сельскохозяйственной техники стала одной из ключевых тенденций развития агропромышленного комплекса [1].
Так, системы автоматического вождения (автопилоты) уже используются более чем на половине посевных площадей основных культур и демонстрируют множество преимуществ: снижение энергозатрат (топлива), уменьшение расхода агрохимикатов за счет повышения точности, уменьшение уплотнения почвы и снижение утомляемости операторов [1, 2].
Применение GPS-навигации в сочетании с бортовыми компьютерами позволяет сельхозтехнике работать с высокой точностью и воспроизводимостью маршрутов.
Одновременно развитие методов искусственного интеллекта открыло новые возможности для еще более точного и умного управления техникой: тракторы, оснащенные датчиками и камерами, способны самостоятельно ориентироваться на местности, распознавать препятствия и оптимизировать траекторию движения в реальном времени.
Эти технологии формируют основу концепции точного земледелия и умных фермерских хозяйств, позволяя добиваться максимальной отдачи при минимальных затратах ресурсов.
Однако для широкого внедрения полностью автономных тракторов необходимо преодолеть ряд технических и практических препятствий. К ним относятся: обеспечение достаточной точности навигации в реальных полевых условиях (неровный рельеф; отсутствие четких ориентиров); надежная работа систем в любых погодных условиях и при различном освещении; гарантированное обнаружение препятствий (животных, людей, посторонних объектов) для безопасности; а также экономическая целесообразность внедрения таких решений. Настоящее исследование посвящено анализу современных достижений в области автопилотируемых тракторов с системами компьютерного зрения, а также в оценке их эффективности (точности и экономии топлива) и рассмотрению проблем и перспектив внедрения.