УДК 629.7

Использование беспилотного транспорта в системах навигации для сельского хозяйства

Клещевников Алексей Ильич – аспирант Казанского национального исследовательского технического университета имени А.Н. Туполева – КАИ.

Аннотация: В настоящее время, в России большое внимание уделяется методам интенсификации развития сельского хозяйства. Необходимо так же отметить, что в рамках проекта обеспечения продовольственной безопасности, Россия достигла высоких показателей в развитии сельского хозяйства и ориентирована на применение самых последних инновационных технологий. В настоящее время, во многие сферы жизнедеятельности человека, внедряются беспилотные летательные аппараты БПЛА, которые помогают так же в интенсификации ведения сельского хозяйства. В настоящей статье, автором предпринята попытка научного анализа и критического осмысления перспектив использования беспилотного транспорта в системах навигации для сельского хозяйства.

Ключевые слова: развитие сельского хозяйства, обеспечение продовольственной безопасности, интенсификация сельского хозяйства, внедрение БПЛА, системы навигации для сельского хозяйства.

Для сельскохозяйственных приложений рассматриваются регуляризированные решения для интеллектуального земледелия, включая использование беспилотных летательных аппаратов (БПЛА). БПЛА сочетают в себе информационные и коммуникационные технологии, роботов, искусственный интеллект, большие данные и интернет вещей.

Сельскохозяйственные БПЛА обладают большими возможностями, и их использование расширилось во всех областях сельского хозяйства, включая распыление пестицидов и удобрений, посев семян, а также оценку роста и картографирование.

Соответственно, ожидается, что рынок сельскохозяйственных БПЛА будет продолжать расти с соответствующими технологиями. В этом исследовании мы рассматриваем последние тенденции и области применения передовых технологий, связанных с сельскохозяйственными БПЛА, технологиями управления, оборудованием и разработками. [5, с. 23]

Мы обсуждаем использование БПЛА в реальных сельскохозяйственных условиях. Кроме того, представлены будущие разработки сельскохозяйственных БПЛА и связанные с ними проблемы.

К 2050 году население мира достигнет примерно 10 миллиардов человек. Следовательно, производство продуктов питания потребует увеличения на 70%. Чтобы повысить уровень производства продуктов питания, сельскому хозяйству требуются автоматизация, робототехника, информационные услуги и интеллект, который сочетает в себе информационные и коммуникационные технологии (ИКТ), робототехнику, искусственный интеллект (ИИ), большие данные и Интернет вещей. [7, с. 44]

Умное сельское хозяйство – это активная область, которая создает новые возможности для будущего. В центре расширения «умного» сельского хозяйства находятся сельскохозяйственные роботы, среди которых широко применяются беспилотные летательные аппараты (БПЛА). БПЛА значительно сократили рабочее время, что привело к повышению стабильности, точности измерений и производительности. БПЛА не только дешевле большинства других сельскохозяйственных машин, но и просты в эксплуатации. Более того, их применение способствовало расширению многих областей сельского хозяйства, включая поиск и распыление инсектицидов и удобрений, посев семян, распознавание сорняков, оценку плодородия, картографирование и прогнозирование урожая. [4, с. 17]

Передовые технологии включают в себя точное позиционирование, навигацию, средства управления, визуализацию, связь, датчики, материалы, батареи, схемы и двигатели.

Для навигации сельскохозяйственной техники, используется Глобальная навигационная спутниковая система (GNSS) – это система локализации и навигации на основе датчиков, использующая спутники и точно определяющая местоположение БПЛА. Он также может служить защитным выключателем для постановки на охрану. Кинематика в реальном времени позволяет оптимизировать GNSS для более высокой точности позиционирования (2-3 см), и типичные примеры GNSS включают GPS в США, Galileo в Европе и ГЛОНАСС в России. [1, с. 33]

Теперь можно получать важную сельскохозяйственную информацию, просто делая снимки. При использовании камеры видимого света можно получить изображение с четким разрешением даже с большого расстояния.

Кроме того, требуемую информацию можно получить с помощью различных типов камер, таких как мультиспектральная камера. Кроме того, мультитепловизионные камеры используются для подтверждения роста посевов и топографии рисовых полей. Инструмент LiDAR вращается на 360 градусов, обеспечивая трехмерное (3D) картографирование с помощью лазера. LiDAR – важный датчик, используемый для разведки местности и картографирования.

Рисунок 1. Несколько датчиков, прикрепленных к БПЛА: (а) вертолетного типа; (б) квадрокоптер; (в) гексакоптер; и (г) октокоптер.

Использование космической навигации в сельском хозяйстве лежит в основе концепции точного земледелия. Преимущества применения спутниковой навигации к сельскохозяйственной деятельности, способствуют: экономии удобрений и препаратов; экономия времени и топлива; снижение износа и производственных потерь; простота эксплуатации для операторов. Общая выгода может составлять 15% от стоимости выращивания урожая.

Сегодня известны и практикуются различные методы повышения точности сельскохозяйственной техники, но наличие спутниковой навигации в сочетании с корректирующими методами незаменимы, поскольку они обеспечивает точность до сантиметров. [8, с. 59]

Как и на любую сложную техническую систему, на ГЛОНАСС влияют различные источники ошибок, что приводит к неточным результатам определения координат приемника, в данном случае сельскохозяйственного агрегата. По сути, система должна точно определять параметры, необходимые для расчета местоположения, но на практике, если не вводятся поправки, ошибка позиционирования может составлять от нескольких метров до десятков метров.

Основными источниками ошибок при обработке сигналов ГЛОНАСС являются: орбита спутника - неточное положение спутников; синхронизация времени спутников и приемника - несовпадение времени, обнаруженное спутника и приемника; прохождение излучаемых сигналов через ионосферу, расположенную на расстоянии от 200 до 50 км от Земли; стратосфера, которая расположена от 50 до 10 км от Земли, и тропосфера, которая находится на расстоянии до 10 км от Земли; влияние множества путей от разных объектов на Земле; погрешность времени приема сигнала и вращения Земли; взаимное расположение спутников. [3, с. 68]

В настоящее время в сельском хозяйстве известны и практикуются различные методы точного управления машинами. Корректирующие методы и инструменты позволяют повысить точность до двух сантиметров. Существует несколько типов методов получения навигационных поправок, различающихся точностью и синхронизацией сигналов. Метод постобработки обеспечивает наиболее точные поправки с точностью до миллиметра, но сбор и обработка данных занимает много времени. Существуют дифференциальные методы, работающие в реальном времени, но точность поправок не превышает одного метра. Применяется так называемая кинематика в реальном времени (БПЛА), которая имеет высочайший уровень точности в реальном времени.

Более высокая точность позиционирования может быть получена, если данные, полученные со спутников, скорректированы другими аналогичными данными, полученными от дополнительного приемника, расположенного в точке с известными координатами БПЛА Земли, к примеру с БПЛА.

Таким образом, в реальном времени определяются различия между измеренными расстояниями и истинным положением БПЛА. Эти различия называются дифференциальными поправками и действительны в зоне с радиусом от 200 до 500 км. Транслируемые по радио, они принимаются неограниченным количеством пользователей, которые могут указать свое местоположение с точностью до 1–2 м в реальном времени и с накоплением данных до 0,6–0,7 м. Метод известен как дифференциальные системы глобального позиционирования (DGPS).

Дифференциальные поправки транслируются через спутниковую систему связи. Такие системы получили название «аугментация» - усиленный GPS. Они известны как сокращение WAAS (Wide Area Augmentation System) для Северной Америки, Многофункциональная спутниковая система дополнения (MSA) для Японии и EGNOS (European Geostationary Navigation Overlay System) для Европы. [6, с. 18]

Точность DGPS снижается за счет увеличения расстояния до БПЛА. Проблема может усугубиться, если пользователь и станция теряют взаимную видимость, т.е. когда они не могут «видеть» одни и те же спутники.

Дополнительная обработка в DGPS используется для получения точных положений между неизвестными и известными точками, называемыми маркерами. В таких случаях данные GPS (ГЛОНАСС) обычно хранятся в памяти компьютера на приемниках GPS, а затем передаются на другой компьютер, на котором запущено программное обеспечение последующей обработки. Программное обеспечение вычисляет базовые значения одновременно, используя данные измерений от двух или более GPS-приемников. Дополнительно обработанные данные позволяют более точно определять местоположение, поскольку большинство ошибок GPS влияет практически на любой приемник, поэтому их можно удалить в расчетах.

Некоторые приемники GPS (ГЛОНАСС) могут рассчитывать дифференциальные данные в реальном времени путем приема сигнала коррекции от отдельного приемника, т.е. е. это кинематический (в движении) способ навигации или метод «кинематики в реальном времени» (БПЛА). Метод БПЛА обеспечивает корректировку в реальном времени с точностью до 1 см по горизонтали и 2 см по вертикали.

БПЛА используется с системами спутниковой навигации GPS, ГЛОНАСС, GALILEO и другими. БПЛА измеряет фазу несущей волны сигнала, а не содержание информации сигнала. Технология основана на единой опорной станции для предоставления поправок в реальном времени. В частности, что касается GPS, система более конкретно нацелена на повышение фазы несущей частоты. Метод называется Carrier-Phase Enhancement или сокращенно CPGPS. [2, с. 99]

В классическом варианте с одного БПЛА применение БПЛА возможно в радиусе до 10 км вокруг него.

БПЛА и движущийся трактор, оснащенные приемником GPS, принимают сигналы от одних и тех же спутников, при этом предполагается, что помехи между двумя приемниками одинаковы. При известном положении БПЛА можно сообщать об ошибках и подавать корректирующий сигнал для положения трактора.

Есть несколько способов передать сигнал коррекции от БПЛА к мобильной станции. Самый популярный способ передачи в реальном времени - передача сигналов с использованием радиомодема, обычно в дециметровом диапазоне. В большинстве стран определенные частоты выделяются специально для целей БПЛА. Наиболее распространенное наземное оборудование имеет встроенный радиомодем UHF (сверхвысоких частот) в качестве стандартной опции. Это позволяет мобильным станциям вычислять свое относительное положение с точностью до миллиметров, хотя их абсолютное положение является точным с той же точностью, что и вычисленное положение БПЛА.

В небольших фермерских хозяйствах и на фрагментированных участках эффективность незначительна или, по крайней мере, неоправданна из-за затрат на покупку и обслуживание такой системы. На рынке представлен широкий спектр навигационных систем. От операторов требуется быть грамотными, умными, компетентными, мотивированными на работу. Навигационные системы в настоящее время находятся на начальной стадии своего развития.

Список литературы

1. Анищенко А.Н., Шутьков А.А., Agriculture 0 как перспективная модель научно-технологического развития аграрного сектора современной России // Продовольственная политика и безопасность. 2019. №3. – С. 33.
2. Влияние смещения спутниковой информации относительно инерциальной в алгоритме комплексной обработки информации / Вавилова Н.Б. [и др.] // XXVII Санкт-Петербургская международная конференция по интегрированным навигационным системам. СПб. 2020. – С. 99.
3. Комаров А.П., Полищук Ю.В., Лаптев Н.В., Влияние систем точного земледелия на эффективность выполнения посевных работ // Вестник Курганской ГСХА. 2020. №2 (34). – С. 68.
4. Ларина Т.Н., Заводчиков Н.Д. Потенциал и перспективы развития "цифрового" сельского хозяйства в России // Никоновские чтения. 2018. №23. – С. 17.
5. Нго К.Т., Нгуен В.В., Ронжин А.Л. Структурно-функциональные модели сельскохозяйственных гетерогенных роботов // Экономика. Информатика. 2019. №4. – С. 23.
6. Рулев А.С., Шинкаренко С.С., Бодрова В.Н., Сидорова Н.В. Геоинформационные технологии в обеспечении точного земледелия // Известия НВ АУК. 2018. №4 (52). – С. 18.
7. Симдянкин А.А., Мусли А.Х. Бесспутниковая система навигации для агропромышленного комплекса // Нива Поволжья. 2017. №2 (43). – С. 44.
8. Таркивский В.Е., Исследование методов получения и цифровой обработки сигнала датчика поворота колеса сельскохозяйственного трактора // Агроинженерия. 2018. №5 (87). – С. 59.