Умного робота для сбора урожая яблок

Роботы для сбора яблок и аналогичных фруктов

Роботы для сбора твердых плодов — Каталог автономных сельскохозяйственных роботов

Одно из направлений, которое привлекает разработчиков автономных сельскохозяйственных роботов во многих странах, это роботы для сбора яблок и других схожих плодов.

Тему стимулирует рост дефицита сезонных работников из-за изменения политики взаимодействия с мигрантами в ряде стран, а также противоэпидемические меры и рост стоимости привлечения сезонных работников.

Проблематика создания роботов для сбора яблок состоит из поиска оптимальных решений по следующим направлениям:

1. требуется система компьютерного зрения на базе AI, способная эффективно обнаруживать плоды в кроне дерева и принимать решение о степени спелости плода.

2. требуется система, способная собирать плоды, а именно — отделять плод от ветки, не повреждая плод или дерево, причем достаточно быстро, за время, сравнимое с тем, что затрачивает опытный сборщик яблок. Как правило, для этого используют пневмозахват.

3. требуется транспортная система, способная переместить яблоко, отделенное от ветви, в соответствующий бункер для временного хранения. Распространенное решение — подсоединенный к пневмозахвату рукав, по которому яблоко перемещается от ветки до бункера, другое решение — механический манипулятор.

4. требуется мобильная платформа, способная нести на себе остальные системы и контейнеры с собранными плодами. Эта платформа не должна потреблять много энергии, желательно, чтобы ее привод был электрическим, чтобы она была простой в эксплуатации и ремонте, чтобы она могла перемещаться по территории сада. Такая платформа может быть автономной в плане ориентации в аллеях сада. Допустима частичная автономия, когда платформой управляет человек, он же присматривает за ее функционированием, занимается погрузкой и разгрузкой, но не сбором яблок.

Разработчики в разных странах стараются найти решения если не всех, то хотя бы части вопросов.

Примеры разработок робота для сбора яблок

Россия

ФНАЦ ВИМ, Россия

2020.11.25 Финансовый университет при Правительстве РФ и Федеральный научный агроинженерный центр ВИМ при технологической поддержке Microsoft разработали умного робота для сбора яблок. Участники проекта заявляют, что им удалось добиться высокой точности распознавания и сбора плодов (97% и 90% соответственно). Эти показатели значительно выше, чем у западных аналогов (85% и 75% соответственно), при том, что планируемая цена устройства в семь раз ниже. Использование робота позволит увеличить сбор урожая на 30%. Подробнее.

Австралия

Monash University, Австралия

MARS, Monash University, Австралия

2021.07 Проект MARS разрабатывает в Австралии в Университете Монаша команда доктора Чао Чена. Система компьютерного зрения робота MARS позволяет ему выявлять более 90% видимых с каждой конкретной позиции плодов с расстояния 1.2 метра. MARS способен собрать более 85% замеченных яблок, до которых ему позволяет дотянуться его манипулятор. Захват может подстраиваться под плоды различного размера и формы. На сбор яблока у робота уходит не более 7 с. Робот рассчитан на автономную работу, он самостоятельно выявляет плоды, избегает препятствий и автономно движется по аллеям сада, перемещаясь от яблони к яблони. РТК состоит из трех основных компонентов: системы компьютерного зрения, которая выявляет плоды; роботизированного манипулятора на основе коллаборативного робота Universal Robots, который перемещает захват к плоду, а также из мягкого захвата в который также входит вакуумная присоска. Подробнее.

Ripe Robotics, Австралия

Eve, Ripe Robotics, Австралия

Австралийская компания Ripe Robotics приступила к коммерческим испытаниям нового полностью автоматизированного робота Eve для сбора фруктов. Eve заменит собой робота второго поколения Clive.
Робот способен собирать яблоки и апельсины (бункерный контейнер вмещает 380 кг яблок или 420 кг апельсинов). Сбор идет с помощью всасывающей трубки.
В коммерческое производство робот поступит в 2022 году, если компания привлечет дополнительно AUS$450 тысяч.

Израиль

FFRobotics, Израиль

название робота неизвестно

FFRobotics разрабатывает устройства с трехпальцевыми захватами, при помощи которых роботы могут отодвигать фрукт от листвы и веток и “сворачивать” его (как вариант — срезать) с ветки. У одной машины может быть от 4 до 12 рук, производительность — вплоть до 10 тысяч собранных яблок в час. Устройство не идеально — оно способно собрать 85-90% плодов, остальные придется добирать вручную. По расчетам производителя, в условиях США такой робот окупится за 2 года. Прототип будет представлен официально осенью 2017 года.

США

Abudant Robotics, США

название робота неизвестно

www.abundantrobotics.com Компания основана в марте 2016 года.
В августе 2016 года представлен робот для сборки яблок без их повреждения за счет использования вакуумной сборки. Робот засасывает яблоко в трубу, где плод проходит мимо амортизирующих трубок, замедляющих скорость его движения до безопасной. На сбор одного плода затрачивается 1 секунда. Робот самостоятельно передвигается от дерева к дереву.
Калифорнийская компания Abundant Robots собрала свыше $12 млн финансирования на май 2017 года.
На лето 2016 года существует в виде прототипа, но планируется его массовое производство.
2017.05.03 Роботизированная сборка фруктов — выбор решений растет
2016.08.16 Американская компания разработала робо-пылесос для сбора яблок #abudant robotics

Vision Robotics, США

Grapevine Pruner

Другой калифорнийский стартап, Vision Robotics, разрабатывает машину для сбора апельсинов. Компания была основана в 1999 году. Роботы трудятся в тандеме: один формирует трехмерную модель фруктового дерева, а второй многорукий аппарат собирает плоды. Также в VR разработали робота для прореживания салата-латука, автоматизированный секатор для виноградной лозы Grapevine Pruner и машины для борьбы с сорняками.

GrapeVine Pruner предназначен для срезания и сорняков между виноградными лозами. Ориентация по GPS. Робот способен автономно двигаться по винограднику. Настройки осуществляются через мобильное приложение. Производительность 1 га за 150 часов. Подзарядка аккумулятора от фотоэлектрической батареи.

Источник

Финансовый университет и ФНАЦ ВИМ создали умного робота для сбора яблок на базе ИИ Microsoft

Финансовый университет при Правительстве РФ и Федеральный научный агроинженерный центр ВИМ при технологической поддержке Microsoft разработали умного робота для сбора урожая яблок. Ученым удалось добиться высокой точности распознавания и сбора плодов (97% и 90% соответственно). Эти показатели значительно выше, чем у западных аналогов (85% и 75% соответственно), при том что планируемая цена устройства в семь раз ниже. Использование робота позволит увеличить сбор урожая на 30%.

Научная группа департамента анализа данных и машинного обучения Финансового университета при Правительстве РФ и отдела интеллектуализации, автоматизации и роботизации сельскохозяйственного производства Федерального научного агроинженерного центра ВИМ (ФНАЦ ВИМ) в технологическом партнерстве с Microsoft создали умного робота для сбора урожая яблок. Проект не имеет аналогов в России и за рубежом по точности и эффективности работы. Пилотные испытания разработки пройдут в крупнейших садоводческих предприятиях России уже весной 2021 года.

Нейросетевой алгоритм робота, разработкой которого занимались ученые Финансового университета, способен обнаруживать более 97% и собирать до 90% плодов, при этом доля «ложных срабатываний», когда система принимает за яблоко фоновый объект, составляет всего 3,5%. Эти показатели значительно лучше, чем у других роботов такого же назначения: известные прототипы обнаруживают в среднем 85% плодов, а собирают 75%. Для обучения нейросетей использовалось облако Microsoft Azure, что позволило значительно ускорить этот процесс, а также снизить стоимость разработки по сравнению с использованием локальных мощностей.

«Повышение качества обнаружения плодов стало возможно благодаря использованию прогрессивных алгоритмов искусственного интеллекта, в частности, глубоких сверхточных нейронных сетей, которые сочетают в себе способности к распознаванию объектов по цвету, текстуре и форме, – подчеркнул Владимир Соловьев, руководитель департамента анализа данных и машинного обучения Финансового университета при Правительстве РФ. – Надежное и безопасное облако Microsoft Azure не только сделало возможным реализацию этого проекта в принципе, но и помогло нам добиться впечатляющих результатов всего за полтора месяца».

«Садоводство – одна из наименее цифровизированных отраслей сельского хозяйства: сбор урожая большинства плодовых культур обычно производится вручную с привлечением сезонных рабочих, занятых тяжелым физическим трудом, при этом до 40% плодов остаются несобранными. Применение умного робота уже с первого года позволит на 30% увеличить доходы хозяйств за счет сокращения недобора урожая, а также решить проблему нехватки человеческих ресурсов,» – отметил Игорь Смирнов, заведующий отделом интеллектуализации, автоматизации и роботизации сельскохозяйственного производства ФНАЦ ВИМ.

Робот предназначен для работы в интенсивных садах с высотой крон 1,5 – 2 м. Он собирает плоды, начиная с верхнего яруса, при помощи манипуляторов, оснащенных захватами, созданными специалистами ФНАЦ ВИМ. Среднее время сбора одного плода составляет 10 секунд, за час он может собрать до 288 килограммов.

«Microsoft в России много работает над тем, чтобы способствовать развитию отечественной науки. В этом проекте наше облако Microsoft Azure открывает новые, практически безграничные возможности перед учеными и практиками, – подчеркнула Елена Сливко-Кольчик, руководитель направления по работе с организациями образования и науки Microsoft в России. – Умный робот, созданный Финансовым университетом и Федеральным научным агроинженерным центром ВИМ, – это не только интереснейшая научная разработка, но и решение, которое обеспечит новые возможности и конкурентное преимущество садоводческим компаниям, сделав их более эффективными».

Планируемая цена робота в среднем в семь раз ниже, чем у зарубежных аналогов, а окупаемость для европейских хозяйств составляет около года. Для российских садоводов будут действовать специальные ценовые предложения. Весной 2021 года пройдут пилотные испытания в крупнейших яблоневых садах России. Затем создатели планируют выводить робота на европейский рынок. В дальнейшем будут разработаны аналогичные алгоритмы для сбора урожая груш и томатов. Кроме того, рассматривается возможность использования устройства для мониторинга урожайности и распознавания основных болезней культур.

Источник

В России построили сверхдешевого умного робота для сбора яблок. Фото

Собирать урожай в российских садах будут роботы

Как стало известно CNews, Финансовый университет при Правительстве России и Федеральный научный агроинженерный центр ВИМ (ФНАЦ ВИМ) разработали умного робота для сбора урожая яблок. Корпорация Microsoft выступила в роли технологического партнера, предоставив доступ к облаку Azure для ускоренного «обучения» машины.

По заявлению создателей, устройство превосходит отечественные и зарубежные конкурирующие разработки по показателям точности и эффективности работы. Продавать роботов планируют многократно дешевле иностранных аналогов.

Пилотные испытания разработки запланированы на весну 2021 г. В дальнейшем создатели намерены вывести продукт на рынки Европы, а также адаптировать его к сбору урожая других сельскохозяйственных культур.

По словам Игоря Смирнова, заведующего отделом интеллектуализации, автоматизации и роботизации сельскохозяйственного производства ФНАЦ ВИМ, садоводство на сегодняшний день остается одной из наименее цифровизированных отраслей сельского хозяйства. «Сбор урожая большинства плодовых культур обычно производится вручную с привлечением сезонных рабочих, занятых тяжелым физическим трудом, при этом до 40% плодов остаются несобранными», – говорит Смирнов.

Внедрение новинки с первого года позволит на 30% увеличить доходы хозяйств за счет сокращения недобора урожая, а также решить проблему нехватки человеческих ресурсов, считает специалист.

Как это работает

Отечественная новинка, как рассказали CNews ее создатели, предназначена для работы в интенсивных садах (в которых фруктовые деревья высажены с высокой плотностью) с высотой крон 1,5–2 м.

Робот собирает плоды, начиная с верхнего яруса, при помощи манипуляторов, оснащенных захватами. В среднем на убор одного плода, по оценке разработчиков, у робота уходит 10 секунд. Таким образом, за час одно такое устройство может собрать до 288 килограмм фруктов.

За разработку захватов в проекте отвечали специалисты отдела интеллектуализации, автоматизации и роботизации ФНАЦ ВИМ.

Функция поиска плодов на фруктовом дереве возложена на искусственный интеллект, в основе модели которого лежит нейросеть. Нейросетевой алгоритм машины, по данным разработчиков, может обнаруживать свыше 97% и обеспечивать сбор до 90% всех плодов на дереве. При этом доля ошибок системы, когда она принимает фоновый объект за яблоко, составляет 3,5%. Данные показатели, как утверждают создатели робота, значительно превышают эффективность иных роботов – сборщиков плодов: известные прототипы обнаруживают в среднем 85% плодов, а собирают 75%.

Нейросети, напомним, – это одно из направлений искусственного интеллекта, целью которого является моделирование аналитических механизмов, характерных для мозга человека. К задачам, которые обычно решаются с помощью нейросетей относятся классификация, предсказание и распознавание.

Разработкой нейросетевого алгоритма робота – сборщика яблок занималась научная группа департамента анализа данных и машинного обучения Финансового университета. «Повышение качества обнаружения плодов стало возможно благодаря использованию прогрессивных алгоритмов искусственного интеллекта, в частности, глубоких сверхточных нейронных сетей, которые сочетают в себе способности к распознаванию объектов по цвету, текстуре и форме», – рассказал Владимир Соловьев, руководитель департамента.

Для обучения нейросетей использовались облачные сервисы Microsoft Azure, по словам Соловьева, позволившие существенно ускорить процедуру, а также снизить стоимость разработки по сравнению с использованием локальных мощностей. «Облако не только сделало возможным реализацию этого проекта в принципе, но и помогло нам добиться впечатляющих результатов всего за полтора месяца», – отметил специалист.

Что дальше

Весной 2021 г. должны состояться пилотные испытания в крупных яблоневых садах России. В планах у создателей робота – вывод изделия на европейский рынок.

В будущем планируется разработать аналогичные алгоритмы для сбора урожая груш и томатов. Кроме того, рассматривается возможность использования устройства для мониторинга урожайности и распознавания основных болезней культур.

Цена робота, по словам его создателей, в среднем в семь раз ниже, чем у зарубежных аналогов. Окупаемость для европейских хозяйств составит около года. Российским садоводам обещают специальные ценовые предложения.

Цифровизация сельского хозяйства в России

По оценке индустриального директора радиоэлектронного кластера госкорпорации «Ростех» Сергея Сахненко, порядка 70% фермерских хозяйств США, Канады, Западной Европы используют умные технологии для сельского хозяйства. В России же спрос в этой сфере только формируется. В апреле 2020 г. «Ростех» и Минсельхоз России подписали соглашение о взаимодействии в области внедрения цифровых технологий в агропромышленном комплексе (АПК). В числе технологий «Ростеха», которые могут быть внедрены в российском АПК называются программные комплексы для управления фермами, роботизированные системы, беспилотная сельхозтехника, мониторинг объектов сельского хозяйства с помощью беспилотников, технологии точного земледелия на базе интернета вещей.

Помимо «Ростеха», цифровизацией АПК в России занимается, к примеру, компания Cognitive Pilot (входит в экосистему «Сбера»). С помощью разрабатываемой ею системы автономного управления сельскохозяйственной техникой Cognitive Agro Pilot с июня по октябрь 2020 г. в автономном режиме более 350 комбайнов обработали свыше 160 тыс. га площадей и собрали более 720 тыс. тонн урожая.

При помощи отечественных роботизированных технологий уборки урожая на базе искусственного интеллекта было собрано 590 тыс. тонн на 130 тыс. га зерновых культур (пшеница, соя, ячмень, овес, сорго, гречиха и пр.), а также порядка 130 тыс. тонн на 30 тыс. га рядковых и валковых культур (кукуруза, подсолнечник и пр.) в Калининградской, Калужской, Курской, Белгородской, Тамбовской, Пензенской, Ростовской, Томской, Курганской областях, Краснодарском, Красноярском и Ставропольском краях.

В ближайшие три года каждый десятый комбайн в России может стать беспилотным, считают в Cognitive Pilot.

Источник