По всем вопросам звоните:

+7 495 274-22-22

УДК: 332 DOI:10.33920/sel-04-2510-08

Разработка агродрона с интеллектуальной системой

Ащеулова А.В. преподаватель кафедры «Техника и технологии», ФГБОУ ВО «Технологический университет имени дважды Героя Советского Союза, летчика-космонавта А.А. Леонова», Королёв, Московская область
Сабо С.Е. канд. техн. наук, доцент кафедры «Техника и технологии», ФГБОУ ВО «Технологический университет имени дважды Героя Советского Союза, летчика-космонавта А.А. Леонова», Королёв, Московская область
Лебедев И.А. сотрудник, ООО «НПП «МЕРА», Мытищи, Московская область

Применение агродронов является альтернативой традиционным методам мониторинга, таким как визуальный осмотр и использование наземных датчиков, которые требуют значительных затрат времени и труда. Спутниковая съемка, хотя и предоставляет масштабные данные, имеет существенные ограничения: низкое разрешение, зависимость от погодных условий и значительные финансовые затраты. Агродроны, оснащенные современными камерами, способны устранить эти недостатки, предоставляя детализированные снимки сельскохозяйственных угодий независимо от времени суток и погодных условий. Проблемы современного сельского хозяйства требуют внедрения высокотехнологичных решений.

Литература:

1. Аблаева А.Е. Основные задачи проектирования информационно-измерительных и управляющих систем квадрокоптеров / А.Е. Аблаева, Б.Ф. Динь // Современные технологии в задачах управления, автоматики и обработки информации: Сборник трудов XXIX Международной научно-технической конференции (Алушта, 14–20 сентября 2020 г.). — Москва: Издательский Дом «МЕДПРАКТИКА-М», 2020. — 93 с.

2. Алгоритм позиционирования БПЛА по последовательности кадров видеопотока / И.О. Архипов, М.А. Мишенков, А.А. Шутов, М.О. Еланцев // Интеллектуальные системы в производстве. 2018. — Т. 16, № 3. С. 66–69.

3. Гаврилова Н.А. Цифровое сельское хозяйство: состояние и перспективы / Н.А. Гаврилова, А.Ю. Антипов // Вестник аграрной науки. 2022. № 1. С. 48–52.

4. Громов А.В. Интеллектуальные агротехнологии в контексте цифровизации сельского хозяйства // Аграрная наука. 2021. № 6. С. 32–38.

5. Залесский Б.А. Навигация БЛА с помощью бортовой видеокамеры: алгоритм и компьютерная модель / Б.А. Залесский, В.Б. Шувалов // Научная визуализация, 2017. Т, № 2. С. 13–25.

6. Ибиев Г.З. Преимущества применения агродронов в сельском хозяйстве / Г.З. Ибиев // Аграрная наука — сельскому хозяйству: Сборник материалов XVII Международной научно-практической конференции. В 2 книгах (Барнаул, 9–10 февраля 2022 г.). Книга 2. — Барнаул: Алтайский государственный аграрный университет, 2022. — С. 34–36.

7. Ларин Д.Ю. Открытые платформы в разработке беспилотных систем сельского назначения // Робототехника и техническая кибернетика. 2021. № 4. С. 58–64.

8. Лебедев А.О. Алгоритм управления полётом БПЛА над железной дорогой в автоматическом режиме с использованием компьютерного зрения / А.О. Лебедев, В.В. Васильев // Автометрия. 2021. Т. 57, № 4. С. 85–90.

9. Лебедев Г.Н. Система логического управления обхода препятствий беспилотным летательным аппаратом при маршрутном полете / Г.Н. Лебедев, А.В. Румакина // Труды МАИ. 2015. № 83. 5 с.

10. Комплексная оценка качества малогабаритных квадрокоптеров / В.В. Слепцов, А.Д. Лагунова, А.Е. Аблаева, Динь Ба Фыонг // Научно-технический вестник Поволжья. 2021. № 10. С. 35–39.

11. Куликов А.И., Сазонов А.В., Мурашев И.В. Применение контейнеризации Docker для управления беспилотными системами // Автоматизация в промышленности. 2022. № 3. С. 45–49.

12. Кузнецов С.И. Технологии SLAM в аграрных условиях: от теории к практике // Труды СПбГАТУ0, 2020. № 2 (64). С. 77–83.

13. Хусаинов Н.Ш., Кравченко П.П., Салов В.В. Об исследовании бортовой интегрированной системы управления движением летательного аппарата с коррекцией координат // Инженерный вестник Дона. 2013. № 4 [Электронный ресурс]. Режим доступа: ivdon.ru/ru/magazine/archive/n4y2013/2038 (дата обращения: 01.07.2025).

14. Черняев М.Ю. Моделирование системы управления беспилотным летательным аппаратом с применением ROS и Gazebo / М.Ю. Черняев, Р.А. Ващенко, А.Г. Бажанов // Математические методы в технике и технологиях — ММТТ. 2019. Т. 3. С. 63–66.

15. Щучка Р.В. Сельскохозяйственные дроны как средство агропроизводства / Р.В. Щучка // Актуальные проблемы технических и естественных наук в России и за рубежом: Сборник научных статей. — Москва: Издательский дом «НАУКА И СОЦИУМ», 2024. — С. 124–126.

16. ROS-моделирование взаимодействия БПЛА и наземного беспилотного робота для решения задачи планирования маршрута в статической среде / А.Р. Габдуллин, А.К. Буйвал, Р.О. Лавренов, Е.А. Магид // Беспилотные транспортные средства с элементами искусственного интеллекта: труды семинара (Иннополис, 22–23 сентября 2016 г.) / Российская ассоциация искусственного интеллекта. — Иннополис: Изд-во «Перо», 2016. — С. 21–30.

17. Open Source Robotics Foundation. ROS.org — Robot Operating System. [Электронный ресурс]. Режим доступа: https://www.ros.org/ (дата обращения: 01.07.2025).

Современное сельское хозяйство находится в условиях серьёзных вызовов — изменения климата, роста численности населения, дефицита трудовых ресурсов и необходимости рационального использования земель и воды. В связи с этим отрасль требует перехода к новым моделям ведения хозяйства — более технологичным, точным и автоматизированным. По данным ФАО, к 2050 г. мировое сельское хозяйство должно будет увеличить производство продовольствия на 70 %, чтобы прокормить прогнозируемое население Земли в 9,7 млрд человек [3]. Одним из инновационных решений, способствующих достижению этих целей, является использование беспилотных летательных аппаратов (БПЛА), известных как агродроны. Эти устройства открывают новые возможности для сельскохозяйственных предприятий, позволяя быстро и точно собирать данные о состоянии посевов и сельскохозяйственных угодий.

Применение агродронов является альтернативой традиционным методам мониторинга, таким как визуальный осмотр и использование наземных датчиков, которые требуют значительных затрат времени и труда [6, 12, 16, 17]. Спутниковая съемка, хотя и предоставляет масштабные данные, имеет существенные ограничения: низкое разрешение, зависимость от погодных условий и значительные финансовые затраты. Агродроны, оснащенные современными камерами, способны устранить эти недостатки, предоставляя детализированные снимки сельскохозяйственных угодий независимо от времени суток и погодных условий.

Проблемы современного сельского хозяйства требуют внедрения высокотехнологичных решений. Агродроны с интеллектуальным управлением и возможностью сбора точных геоданных становятся необходимым инструментом для повышения эффективности аграрного производства. Как отмечает Громов А.В.: «…цифровизация сельского хозяйства требует интеграции беспилотных систем в повседневную практику фермерских хозяйств, включая мониторинг, прогнозирование и автоматизированное реагирование» [4].

Цель работы: разработка интеллектуальной системы агродрона, ориентированной на доступность, модульность и совместимость с открытыми платформами. Основное предназначение устройства заключается в сборе высококачественных фотографий, которые могут быть использованы для дальнейшего анализа специалистами или специализированными компаниями. Преимуществом разработанного решения является его способность автономно осуществлять съемку, сохранять фотографии с привязкой к географическим координатам и обеспечивать удобное схематизированное хранение данных на бортовом компьютере. Разработка предлагает решение, ориентированное на доступность, модульность и совместимость с открытыми платформами. Это позволяет обеспечить массовое внедрение дронов не только в крупные агрохолдинги, но и в фермерские хозяйства, обеспечивая тем самым технологическую независимость и экономическую эффективность.

Для Цитирования:
Ащеулова А.В., Сабо С.Е., Лебедев И.А., Разработка агродрона с интеллектуальной системой. Землеустройство, кадастр и мониторинг земель. 2025;10.
Полная версия статьи доступна подписчикам журнала
Язык статьи:
Действия с выбранными: