CC BY
6
тргшшг/iriFC млгтыгс лып r/iFiFDn^rAiT'^^^WWWWW Jjfyify^^^p^^ lzlmvuluulzb, мльпичсэ суимгмым
^^WWW^^WWV F/ll? THF IMTWIGTBIAI ГЛШ1 ГгШМЛЛЛЛЙЙЙЙ^У
run i nc ьитгьсл ^
Научная статья
УДК 519.816: 519.876: 631.3
DOI: 10.24412/2227-9407-2023-11-28-41
Методика выбора системы позиционирования интеллектуальной системой управления мобильного сельскохозяйственного робота
Иршат Рашитович Кафиев1, Петр Сергеевич Романов2, Ирина Петровна Романова3
1 Башкирский государственный аграрный университет, Уфа, Россия
23 Коломенский институт (филиал) Московского политехнического университета, Коломна, Россия 3 Московский университет им. С. Ю. Витте, г. Москва, Россия 1 kafiev02@maiLruм, https://orcid.org/0000-0003-2034-5260 2romanov_p_s@mail.ru, https://orcid.org/0000-0002-9969-3139 3i-p-romanova@yandex.ru, https://orcid.org/0000-0001-5883-9907
Введение. В статье представлена методика выбора системы позиционирования интеллектуальной системой управления (ИСУ) мобильного сельскохозяйственного робота.
Материалы и методы. Для автоматического управления мобильным роботом (МР) необходимо решить ряд задач, одна из самых существенных связана с проблемой навигации и заключается в определении параметров - местоположения, скорости и ориентации движущегося робота. В то же время для автоматизации процессов в сельском хозяйстве в последнее время широко применяются робототехнические системы (РТС), в том числе и МР различного назначения, которые используют для навигации различные системы позиционирования (СП). На основе анализа публикаций, посвященных СП, были установлены недостатки и преимущества основных СП МР. Установлено, что для решения задачи локальной навигации робота с требуемой точностью необходимо сочетание нескольких СП, что приводит к аппаратурно-избыточной системе управления. На МР для повышения качества и точности навигационных параметров устанавливают несколько СП (иной раз, их число доходит до 5). Таким образом, система управления роботом должна решить, какую из СП использовать в данных условиях для определения навигационных параметров движущегося МР. Сложность решения задачи по выбору СП для решения навигационных задач системой управления МР во время движения при выполнении сельскохозяйственных работ заключается в том, что СП, включаемые в состав системы управления МР, работают на разных физических принципах, а также тем, что условия, в которых решаются задачи в сельском хозяйстве, сложны, плохо предсказуемы, уникальны, а нередко и экстремальны. Даже при работе на одном поле большой площади одна и та же СП может показать различные результаты, обусловленные рельефом поля, состоянием почвы в данный конкретный момент времени, погодными условиями и т. п. Поэтому использование в составе таких роботов ИСУ позволяет возложить на них решение сложной и плохо формализуемой задачи по выбору одной из СП для навигации МР с привлечением методов искусственного интеллекта (ИИ). Кроме того, сложность, непредсказуемость, уникальность условий работы МР сельскохозяйственного назначения делает невозможным использование количественных значений показателей для выбора СП в процессе их работы. Исходя из этого, для решения задачи выбора оптимальной СП ИСУ МР, которая подходила бы для реализации в конкретных условиях в наибольшей степени, предлагается использовать методы и модели ИИ. Многокритериальный выбор альтернатив на основе нечеткого отношения предпочтений считается наиболее подходящим для ее решения.
Результаты. Осуществлена постановка задачи и предложена методика выбора СП ИСУ МР, которая базируется на многокритериальном выборе альтернатив, осуществляемом исходя из нечеткого отношения предпочтений. Предлагаемая методика включает задание отношений на множестве альтернатив, исходя из исходной
Аннотация
Контент доступен под лицензией Creative Commons Attribution 4.0 License. The content is available under Creative Commons Attribution 4.0 License.
XXXXXXXXXXX технологии, машины и оборудование XXXXXXXXXXX XXXXXXXXXXX для агропромышленного комплекса XXXXXXXXXXX
информации, с последующим многокритериальным выбором альтернатив на основе нечеткого отношения предпочтений для определения альтернативы с наибольшей степенью недоминируемости, которую и можно считать оптимальной. Разработанная методика применена для решения задачи по выбору оптимальной СП ИСУ МР сельскохозяйственного назначения (типа робота AVO (Ecorobotix)) для управления движением этого робота. Робот движется по полю со сложным рельефом и оснащен несколькими СП: спутниковой навигационной системой (СНС) GPS, работающей в режиме RTK; системой, использующей видеокамеры; системой, использующей RFID-метки; системой, использующей Лидар. Оптимальным вариантом для реализации задачи навигации в выбранных условиях является СП Лидар.
Заключение. В результате анализа основных СП, применяемых в МР сельскохозяйственного назначения, определены недостатки и преимущества этих СП, а также выявлено, что на МР для повышения эффективности решения навигационных задач устанавливают по несколько различных СП (от 2 до 5). При наличии нескольких СП в составе робота выбор оптимальной СП, которая и будет решать навигационную задачу, осуществляется ИСУ. Методика, предложенная в статье, пригодна для реализации не только в сельском хозяйстве при разработке программного обеспечения для РТС и на предприятиях других отраслей, например, в промышленности или строительстве.
Ключевые слова: альтернатива, интеллектуальная система управления, нечеткое отношение предпочтения, показатели эффективности систем позиционирования, сельскохозяйственный мобильный робот, система позиционирования
Для цитирования: Кафиев И. Р., Романов П. С., Романова И. П. Методика выбора системы позиционирования интеллектуальной системой управления мобильного сельскохозяйственного робота // Вестник НГИЭИ. 2023. № 11 (150). С. 28-41. DOI: 10.24412/2227-9407-2023-11-28-41
The method of selecting the positioning system by the intelligent control system of a mobile agricultural robot
Irshat R. Kafiev1, Petr S. Romanov 2, Irina P. Romanova3
1 Bashkir State Agrarian University, Ufa, Russia
23 Kolomna Institute (branch) of Moscow Polytechnic University, Kolomna, Russia 3Moscow Witte University, Moscow, Russia 1 kafiev02@mail.ruB, https://orcid.org/0000-0003-2034-5260 2romanov_p_s@mail.ru, https://orcid.org/0000-0002-9969-3139 3i-p-romanova@yandex.ru, https://orcid.org/0000-0001-5883-9907
Abstract
Introduction. The article presents a method for selecting a positioning system by an intelligent control system (ICS) of a mobile agricultural robot.
Materials and methods. One of the most significant task of automatic control of a mobile robot (MR) which is necessary to solve is related to the problem of navigation and consists in determining some parameters - the location, speed and orientation of the moving robot. At the same time, robotic systems (RTS) have recently been widely used to automate processes in agriculture, including mobile robots for various purposes that use various positioning systems (PS) for navigation. On the base of analysis of publications on PS, the disadvantages and advantages of the main PS of MR were identified. It is established that in order to solve the problem of local navigation of the robot with the required accuracy, a combination of several joint ventures is necessary, which leads to an equipment-redundant control system. Several SP are installed on mobile robots to improve the quality and accuracy of navigation parameters (sometimes their number reaches up to 5). Thus, the robot control system must decide which of the positioning systems to use in these conditions to determine the navigation parameters of a moving MR. The complexity of solving the problem of choosing a SP for solving navigation problems by a MR control system during movement when performing agricultural work lies in the fact that the PS included in the MR control system operate on different physical principles, as well
Вестник НГИЭИ. 2023. № 10 (149). C. 28-41. ISSN 2227-9407 (Print) Bulletin NGIEI. 2023. № 10 (149). P. 28-41. ISSN 2227-9407 (Print)
тргшшг/iriFC млгтыгс лып r/iFiFDn^rAiT'^^^WWWWW jjfyify^^^p^^ lelmvuluuizb, млспичял equirmeni
^^WWW^^WWV F/ll? THF IMTWIGTBIAI ГЛШ1 ГгШМЛЛЛЛЙЙЙЙ^У
run 1 nc agro~indus 1 rial ьитгьсл ^
as complexity, unpredictability, uniqueness, often extreme conditions in which tasks in agriculture are solved. Even when working on the same field of a large area, the same joint venture can show different results due to the relief of the field, the state of the soil at a given time, weather conditions, etc. Therefore, the use of ICS as part of such robots allows them to assign a solution to a complex and poorly formalized tasks for choosing one of the PS for navigation of the MR with the use of artificial intelligence (AI) methods. In addition, the complexity, unpredictability, uniqueness of the working conditions of the agricultural MR makes it impossible to use quantitative values of indicators for the selection of the SP during the MR work. Based on this, in order to solve the problem of choosing the optimal SP ICS MR that is most suitable for implementation in specific conditions, it is proposed to use methods and models of AI. A multi-criteria choice of alternatives based on a fuzzy preference ratio is considered the most suitable for its solution. Results. The problem statement is carried out and the method of choosing the SP ICS MR is proposed, which is based on the multi-criteria choice of alternatives, carried out on the basis of a fuzzy preference relation. The proposed methodology includes drawing up relations on a set of alternatives, based on the initial information, followed by a multi-criteria choice of alternatives based on a fuzzy preference ratio to determine the alternative with the highest degree of non-dominance, which can be considered optimal. The developed technique is applied to solve the problem of choosing the optimal SP of the ICS MR for agricultural purposes (such as the AVO robot (Ecorobotix)) to control the movement of this robot. The robot moves through a field with complex terrain and is equipped with several PS: satellite navigation systems (SNS) GPS, operating in RTK mode; system, using video cameras; a system using RFID tags; a system using Lidar. The best option for realizing the task of navigation in the selected conditions is the SP Lidar. Conclusion. As a result of the analysis of the main PS that are used in MR for agricultural purposes, the disadvantages and advantages of these positioning systems are identified, and it is also revealed that several different PS (from 2 to 5) are installed on MR to improve the efficiency of solving navigation tasks. If there are several PS in the robot, the choice of the optimal PS, which will solve the navigation problem, is carried out by the ICS. The methodology proposed in the article is suitable for implementation not only in agriculture when developing software for RTS, but also at enterprises of other industries, for example, in industry or construction.
Keywords: agricultural mobile robot, alternative, fuzzy preference ratio, intelligent control system, performance indicators of positioning systems, positioning system
For citation: Kafiev I. R., Romanov P. S., Romanova I. P. The method of selecting the positioning system by the intelligent control system of a mobile agricultural robot // Bulletin NGIEI. 2023. № 11 (150). P. 28-41. DOI: 10.24412/2227-9407-2023-11-28-41
Введение
Автоматизация производства является необходимым условием роста рентабельности и экономической эффективности, особенно это касается отраслей экономики, в которых наблюдаются невысокие и нестабильные показатели доходности, например, в сельском хозяйстве. Несмотря на то, что потребность человека в пище первостепенна и спрос на сельскохозяйственную продукцию никогда не падает ниже определенного минимума, определяемого количеством потребителей, прибыльность сельхозпредприятий в большинстве стран мира невысока, многие предприятия существуют за счет господдержки. Связано это, прежде всего, с тем, что производственные процессы являются трудоемкими, а количество и качество производимой продукции серьезно зависят от меняющихся внешних условий. В условиях, когда ценообразование слож-
но и определяется не только спросом, но и политическими причинами и глобальностью рынка, рентабельность сельскохозяйственного предприятия может снизиться практически до нуля, если не будут приняты меры по оптимизации расходов. Самым целесообразным решением является замена человеческого труда машинным. Технические средства гораздо лучше справляются с работой, требующей физической силы и происходящей в тяжелых или опасных условиях (высокая температура, влажность, яркий солнечный свет, присутствие токсичных веществ и т. д.), а также с выполнением рутинных, однообразных операций (сбор ягод и плодов). В отличие от человека техника не нуждается в отдыхе и может работать круглосуточно, делая лишь незначительные перерывы на техническое обслуживание или ремонт. Главным ограничением применения технических средств является их способность
технологии, машины и оборудование ] для агропромышленного комплекса ¡'
заменить человека при выполнении интеллектуальных задач, то есть операций, требующих принятия решения при недостатке информации или её возможной недостоверности, при неопределенности внешних условий, в случае уникальной ситуации, не предусмотренной технологическим процессом. То есть наличие автоматической системы управления, способной имитировать мыслительный процесс человека, определяет круг задач, которые будет способна решать техническая система.
В последние десятилетия бурное развитие компьютерной техники открыло широкие перспективы для создания и применения различных ИСУ. Построенные на различных принципах (например, на базе экспертных систем или глубоком обучении нейронных сетей или нечеткой логике, а чаще на гибридном подходе, включающем все принципы сразу), эти системы позволяют имитировать деятельность человека при выполнении сложных задач, таких как распознавание образов и ситуаций, что открывает перспективы для беспилотного управления техникой. В сельском хозяйстве беспилотные аппараты используются в теплицах, а вот работа в полях уже требует других способов управления, потому что нанесение маршрута на поверхность земли любым из способов нецелесообразно.
Для автоматического управления МР необходимо решить ряд задач, одна из самых существенных связана с проблемой навигации и заключается в определении параметров - местоположения, скорости и ориентации движущегося робота [1].
В то же время для автоматизации процессов в сельском хозяйстве в последнее время широко применяются РТС, в том числе и МР различного назначения, которые используют для навигации различные СП.
Эти системы должны обладать достаточно широким функционалом, в частности, определение местоположения должно происходить в режиме реального времени, чтобы полученная информация сразу передавалась на сервер, что позволяет строить карту движения РТС. Большим преимуществом будет также наличие возможности позиционирования в сотовых сетях через мобильную связь и большая площадь покрытия сигнала. Для этого РТС должно иметь маяки, оснащенные мобильным источником питания и позволяющие точно определять место положения (не хуже ±5 см). Кроме того, оснащение РТС следует комплектовать таким набором датчиков, который дает возможность создать полноцен-
ную картину окружающего пространства в разрезе задачи автоматизированного управления, что, в конечном счете, реализует движения РТС по заданной траектории [1; 2; 3].
Как известно [1; 2; 3; 4], существует несколько схем позиционирования автономных устройств: глобальная строится на определении абсолютных координат РТС на поверхности Земли; локальная -тоже на определении координат, но уже относительно сигнальных маяков; персональная - на позиционировании МР отдельных частей своей конструкции, например, манипуляторов, относительно окружающих объектов; гибридная -на сочетании разных методов и технических средств. Персональная навигация, как правило, применяется для РТС маленького размера, осуществляющих небольшие перемещения в пространстве, а для крупных РТС предпочтительнее глобальная навигация.
Технологии, основанные на глобальной СП, наоборот, гораздо удобнее для больших пространств и открытой местности. Теоретически их можно использовать и в закрытых помещениях предприятий, но на практике это лишь создает дополнительные сложности, не давая при этом существенных преимуществ. Именно поэтому современная сельскохозяйственная техника для работы в полях (трактора, комбайны, погрузчики) оснащена одной или несколькими системами навигации, которые не только позволяют ей перемещаться по заданным маршрутам, но составлять подробную карту посевов, что облегчает последующий уход за ними. Например, широкое распространение получили полевые роботы для посева и прополки.
Еще одним важным признаком СП является способ получения координат. В случае, когда РТС не имеет излучателей сигнала и получает информацию о своих координатах и характеристиках движения от внешних источников (так происходит, например, при использовании спутниковых навигационных систем или радиомаяков), СП считается пассивной. Если же РТС имеет собственные средства (акселерометры, гироскопы, одометры и т. д.) для излучения радио-, оптико- или ультразвукового сигнала и приема и анализа отраженного сигнала, то СП считается активной [2; 4; 5].
На основе анализа публикаций [1; 2; 3; 4; 5; 6; 7; 8; 9; 10; 11; 12; 13; 14; 15; 16; 17; 18], посвященных СП, были установлены недостатки и преимущества основных СП МР, которые сведены в таблицу.
[ technologies, machines and equipment [ for the agro-industrial complex
Таблица 1. Преимущества и недостатки СП мобильных роботов Table 1. Advantages and disadvantages of mobile robot PS
Системы позиционирования / Systems positioning Преимущества / Advantages Недостатки / Flaws
1 2 3
Пассивные / Passive
Ориентация по заранее расставленным маякам/ Orientation by pre-arranged beacons
Спутниковые / Satellite
Надежность при использовании радиочастотного электромагнитного излучения - RFID (Radio Frequency Identification) / Reliability when using radio frequency electromagnetic radiation - RFID (Radio Frequency Identification). Точность измерения - 2 см, а площадь покрытия достигает 1000 м2, дальность считывания -4...12 м / The measurement accuracy is - 2 cm, and the coverage area reaches 1000 m2, the reading range is 4...12 m.
Технологии Bluetooth и Wi-Fi обеспечивают точность 10 см / Bluetooth and Wi-Fi technologies provide an accuracy of 10 cm
Точность - 1.5 м, радиус покрытия - 2 км / accuracy - 1 ... 5 m, coverage radius -2 km. Большой радиус покрытия / Large coverage radius.
Высокая надежность определения данных / High reliability of data detection. Удобство использования приемников СНС в составе системы управления МР / Convenience of using SNA receivers as part of the MR control system.
Использование режима RTK (Real Time Kinematic) СНС ГЛОНАСС и GPS позволяет повысить точность позиционирования до 10.25 мм / Using the RTK (Real Time Kinematic) mode of the GLONASS and GPS SNS allows you to increase the positioning accuracy up to 10.25 mm
Малый радиус действия. Не учет препятствий / Small range. Not considering obstacles.
Системы с использованием локальных технологий Bluetooth и Wi-Fi можно использовать только в закрытых помещениях, так как радиус действия ограничен / Systems using local Bluetooth and Wi-Fi technologies can only be used indoors, as the Range is limited.
Необходимость обслуживания реперных точек - маяков / The need to maintain fixed points - beacons.
Невозможно локальное позиционирование объектов / Does not provide local positioning of objects
Низкая точность позиционирования / Low positioning accuracy. На точность влияет много факторов различного характера: погодных, природных, технических СНС /The accuracy is influenced by many factors of a different nature: weather, natural, technical SNS. Сложность обработки данных / Complexity of data processing.
Ограниченность зон доступности сигнала спутников / Limited satellite signal availability zones
Активные / Active
Инерционные навигационные системы (ИНС) без анализа внешней среды / Inertial navigation systems
Преимущества методов инерциальной навигации состоят в автономности (не требует наличия внешних ориентиров или поступающих из вне сигналов), помехозащищенности и возможности полной автоматизации всех процессов навигации / The advantages of inertial navigation methods are autonomy (does not require
Платформенные ИНС - габаритные, энергозатратные, дорогие / Platform INS -dimensional, energy-consuming, expensive. Бесплатформенные ИНС обладают невысокой точностью и накапливают ошибки, что быстро увеличивает погрешности определения навигационных параметров
технологии, машины и оборудование ] для агропромышленного комплекса ¡'
Продолжение таблицы 1 / Continuation of table 1
2
3
external landmarks or signals coming from outside), noise immunity and the possibility of full automation of all navigation processes. Незначительные ошибки в оценке местоположения и скорости, возможность получения информации об ориентации угловой скорости, большая скорость представления информации / Minor errors in position and speed estimation, ability to obtain information about orientation and angular velocity, high speed of information presentation
и влияет на точность управления движением автономного робота, имеют низкую эффективность при частом и резком изменении скорости объекта / Strapdown INST have low accuracy and accumulate errors, which quickly increases the errors in determining navigation parameters and affects the accuracy of motion control an autonomous robot, have low efficiency with frequent and sharp changes in the speed of the object
ИНС с анализом внешней среды / INST with environmental analysis
Различные датчики света, дальномеры и датчики силы -системы, работающие «на ощупь» / Various light sensors, range finders and force sensors -system that work «bytouch» Магнитометрия / Magnetometry
Оптические (Лидары) / Optical (Lidars)
Сбор большой номенклатуры данных / Collect- Низкая точность - 1 м / Low accuracy -ing a large range of data. 1 m
Радиус действия по Bluetooth до 100 м / Bluetooth range up to 100 m. Использование GPS/ГЛОНАСС / Using GPS/GLONASS
Генератор радио-или иных сигналов (ультразвуковые (УЗ), инфракрасные (ИК) датчики) / Radio or Other signal generator (ultrasonic, infrared sensors)
Простота и достаточная надежность / Simplici- При использовании требуется предвари-ty and sufficient reliability. тельная калибровка пространства / Direc-
Точность 3.. .10 см / Accuracy 3.. .10 cm tional accuracy will be affected by own mag-
nets on the robot, such as motors or speakers Системы, использующие дальномеры / Systems using rangefinders Точность лазерных дальномеров - до 10.15 Низкая точность в условиях тумана и мм. Радиус действия - до 80 м. Скорость из- задымления, сложного рельефа местно-мерения - до 75 сканов в секунду / The accura- сти / Low accuracy in conditions of fog and cy of laser rangefinders is up to 10.15 mm. smoke, difficult terrain/ Range - up to 80 m. Measurement speed - up to Требуют больших вычислительных мощ-75 scans per second ностей / They require a lot of computing
power
Точность инфракрасного лазера до 4 см / The Помехи от солнечного света и невысокая accuracy of the infrared laser is up to 4 cm. относительная точность / Sunlight inter-Система позиционирования в режиме ference and poor relative accuracy. реального времени RTLS (Real-time Locating Высокая стоимость инфракрасного лазе-Systems) на базе ультразвуковых датчиков ра / High cost of infrared laser. работают по аналогичному принципу Для получения 3-х координат нужно не источник - приемник / The real-time positioning менее четырех приемников волн / To desystem RTLS (Real-time Locating Systems) termine the position in space, including based on ultrasonic sensors work on a similar height, you must have at least four wave source-receiver principle. receivers. Размещение УЗ датчиков в за-
Точность измерения в идеальных условиях ранее установленных местах / Placement достигает порядка 3.5 см / Measurement accu- of ultrasonic sensors in pre-set locations racy under ideal conditions reaches about 3.5 cm
1
[ technologies, machines and equipment [ for the agro-industrial complex
Окончание таблицы 1 / End of table 1
1
2
3
Системы, использующие датчики света (видеокамеры: одна, две и более) / Systems using light sensors (video cameras: one, two or more)
Одометр / Odometer
Простота и невысокая стоимость / Simplicity and low cost. Надежность / Reliability.
Высокая точность 10.20 мм / High precision 10...20 mm
Простота и невысокая стоимость / Simplicity and low cost.
Визуальная одометрия нечувствительна к проскальзыванию колес, может работать в недер-минированной (т. е. в заранее неподготовленной) среде, пассивна и универсальна / Visual odometry is insensitive to wheel slip, can work in a non-deterministic (i.e. unprepared) environment, is passive and versatile. Высокая точность и скорость работы алгоритма визуальной одометрии / High accuracy and speed of the visual odometry algorithm
Источник: составлено авторами на основании публикаций [1; 2; 3; 4; 5
При плохом уровне освещения и в слабо-освещенных местах требуется несколько видеокамер высокого разрешения для повышения точности позиционирования / In poor lighting conditions and in dimly lit areas, multiple high-resolution cameras are required to improve positioning accuracy. Видеокамеры высокого разрешения -дорогостоящие / High-definition cameras are expensive
Колесная одометрия с помощью энкоде-ров проблематична при движении по пересеченной местности из-за проскальзывания / Wheel odometry with encoders is problematic when driving over rough terrain due to slippage.
Для визуальной одометрии требуется мощный компьютер для обработки изображений / Visual odometry requires a powerful image processing computer. Объект должен находиться в прямой видимости / The object must be in line of sight. Накопление ошибок позиционирования / Accumulation of position errors ; 6; 7; 8; 9; 10; 11; 12; 13; 14; 15; 16; 17; 18]
Обсудим результаты анализа. СП на основе СНС считаются надежными в идеальных условиях функционирования, на точность позиционирования оказывает влияние большое количество факторов как природных, так и технических. Внедрение режима RTK в СП на базе СНС позволяет повысить точность решения навигационных задач, но при этом требуется повысить возможности вычислительной техники и программного обеспечения, применяемых в системе управления МР.
Системы, осуществляющие позиционирование по меткам различного типа, имеют высокий уровень надежности и приемлемую точность решения задач навигации, но ограничены по площади применения и могут ошибаться при наличии неожиданно возникающих препятствий. Использование СП на базе технологий Bluetooth и Wi-Fi возможно только в закрытых помещениях и, следовательно, не может быть применено на МР сельскохозяйственного назначения, работающих в поле.
Среди активных СП простотой конструкции и невысокой стоимостью выделяются одометры, причем визуальные одометры лишены недостатков механических (например, проскальзывание на пересеченной местности), но требуют использования в системе управления МР мощного компьютера, что повышает стоимость СП и в то же время не избавляет СП от других недостатков одометрии (в частности, необходимость нахождения объекта в прямой видимости).
Применение в составе системы управления сельскохозяйственного МР для навигации ИНС без анализа внешней среды невозможно по причине наличия большого количества недостатков, подробно описанных в таблице. Основной из них - ограниченная возможность применения в МР, особенно которые имеют небольшие размеры.
СП на основе ИНС с анализом внешней среды могут найти применение на небольших полях или в теплицах, но у них есть существенный недостаток - невысокая точность.
технологии, машины и оборудование ] для агропромышленного комплекса ¡'
Наибольшее применение в сельском хозяйстве нашли СП, использующие Лидары, видеокамеры и генераторы сигналов (радио-, ультразвуковые, инфракрасные датчики). Но эти СП также не лишены ряда недостатков, указанных в таблице: снижение точности в условиях плохой видимости, влияние различных помех на точность навигации, необходимость использования достаточно мощных компьютерных систем и т. п. Плюсом Лидаров является возможность их использования в МР, которые работают в условиях пересеченной местности.
Таким образом, использование какого-либо одного из приведенных в таблице способов в СП сельскохозяйственного МР не позволяет решать в полном объеме навигационные задачи, стоящие перед ним. Необходимо сочетание нескольких методов для обеспечения их решения.
На МР для повышения качества и точности навигационных параметров устанавливают несколько систем позиционирования (иной раз их число доходит до 5).
В современных условиях реализация ни одного из отдельно взятых методов измерения навигационных параметров движущегося объекта (координат и положения в пространстве, линейной скорости и ускорения) не может обеспечить систему автоматического управления МР надежной информацией, поэтому требуется совместное использование различных СП. Сочетание таких систем фактически является многофункциональным комплексом, состоящим из отдельных технических средств, измеряющих разными способами одни и те же величины и интегрированным в систему управления МР, которая и проводит совместную обработку полученной информации и управление комплексом [1; 2; 3; 4; 5; 6; 7; 8; 9; 10; 11; 12; 13; 14; 15; 16; 17; 18].
Итак, система управления роботом должна решить, какую из СП использовать в данных условиях для определения навигационных параметров движущегося МР.
Сложность решения задачи по выбору СП для решения навигационных задач системой управления МР во время движения при выполнении сельскохозяйственных работ заключается в том, что СП, включаемые в состав системы управления МР, работают на разных физических принципах, а также обусловлено сложностью, непредсказуемостью, неповторимостью условий, в которых решаются задачи в сельском хозяйстве. Даже при работе на одном поле большой площади одна и та же СП может
показать различные результаты, обусловленные рельефом поля, состоянием почвы в данный конкретный момент времени, погодными условиями и т. п. Поэтому МР должен оснащаться ИСУ.
Цель исследования - создание и применение методики выбора СП ИСУ мобильного сельскохозяйственного робота.
Материалы и методы
Методика выбора СП ИСУ мобильного сельскохозяйственного робота
Постановка задачи. В процессе осуществления навигации возникает ряд задач: определение своего местоположения (определение собственных локальных координат); управление движением по заданной траектории; обнаружение препятствий и их локальных координат; обеспечение движения по заданному маршруту; сканирование пространства; составление карты местности и привязка к ней.
СП, входящая в систему управления МР, должна решать эти задачи с высоким качеством. При наличии нескольких СП в составе робота решение задачи по выбору какой-то СП для решения ранее указанных задач ложится на системы управления движущегося МР.
При выборе одной из СП для решения навигационных задач во время выполнении роботом сельскохозяйственных работ можно использовать ряд показателей. К ним можно отнести:
- показатели, связанные с определением собственного местоположения, обнаружением и локализацией препятствий, создание карты местности и привязка к ней;
- показатели, обеспечивающие движение робота по заданному маршруту;
- показатели, учитывающие работу в масштабе реального времени при определении своего местоположения и управления движением робота;
- показатели, связанные с точностью определения местоположения робота;
- показатели, устанавливающие качественные показатели принимаемого решения по выбору СП для управления роботом в данных условиях;
- показатели, учитывающие затраты на решение указанных ранее навигационных задач средствами разных СП.
Степень интеллектуальности, требуемая от автоматической системы управления, может существенно отличаться в зависимости от условий, в которых предстоит эксплуатировать техническое средство, оснащенное этой системой управления.
[ technologies, machines and equipment [ for the agro-industrial complex
Условно можно разделить среды, в которых осуществляется использование беспилотных РТС, на три категории.
К первой категории можно отнести среды, изначально имеющие высокую степень организации, например, машиностроительные или приборостроительные предприятия. Технологический процесс этих производств отработан детально и поддается строгой алгоритмизации, количество нештатных ситуаций минимально и действия при них регламентированы, поэтому степень интеллектуальности задач систем управления процессами и аппаратами невысока. Такие среды легко и с небольшими затратами поддаются реорганизации для достижения требуемой степени организации.
Ко второй категории следует относить среды, потенциально поддающиеся изменениям, улучшающим степень организации, но требующие при этом существенных затрат как финансовых, так и технических. К таким средам можно отнести горнодобывающую и пищевую промышленность, строительство, а также некоторые отрасли сельского хозяйства.
К третьей категории относятся среды, в которых осуществить организацию практически невозможно в силу их природы - изменчивость и непостоянство как внешних условий, так и объектов манипулирования делают строгую регламентацию нецелесообразной. Для таких сред (например, исследование дна Мирового океана или поверхности планет, медицина, ряд отраслей сельского хозяйства, лесозаготовка) требуются другие подходы к принятию решений, основанные не на классическом программном управлении и строгой алгоритмизации, а на интеллектуальном адаптивном управлении.
В сельском хозяйстве, исходя из условий эксплуатации (большие разобщенные территории, сезонность работ, существенные колебания условий эксплуатации, вызванные изменениями погоды и сменой времен года, непосредственный контакт с животными и растениями, имеющими большое разнообразие характеристик и требующими особых условий взаимодействия в силу их «живой» природы), значительно меньше возможностей, чем в машиностроении, для использования технических средств с низкоинтеллектуальными системами управления.
Поэтому использование в составе таких роботов ИСУ позволяет возложить на них решение сложной и плохо формализуемой задачи по выбору
одной из СП для навигации МР с привлечением методов ИИ. Кроме того, сложность, непредсказуемость, неповторимость условий работы МР сельскохозяйственного назначения делает невозможным использование для выбора СП в процессе их работы количественных значений показателей [1; 19].
Исходя из этого, для решения задачи по выбору оптимальной СП ИСУ МР для решения навигационных задач в наибольшей степени подходящих для реализации в конкретных условиях предлагается использовать методы и модели ИИ. Многокритериальный выбор альтернатив на основе нечеткого отношения предпочтений считается наиболее подходящим для ее решения [20].
Для оценки эффективности СП по реализации навигационных задач, решаемых ИСУ МР, предлагается использовать четыре группы показателей:
- связанные с точностью определения собственного местоположения, обнаружением и локализацией препятствий, составлением карты местности и привязки к ней и обеспечивающие движение робота по заданному маршруту;
- учитывающие работу в масштабе реального времени ИСУ робота;
- определяющие качественные параметры получаемого решения по выбору СП для управления МР в данных условиях;
- связанные с затратами ресурсов на решение навигационных задач средствами разных СП.
Предполагается, что за счет оптимального покрытия множества навигационных задач совокупностью доступных СП можно улучшить функциональные характеристики ИСУ МР.
При наличии критериев оценки эффективности той или иной СП для реализации задач навигации качественного порядка более подходит описание исходной информации в форме отношений предпочтения на множестве альтернатив [20].
Так, например, МР, предназначенный для прополки сорняков (типа робота АУО (ЕсогоЬойх)), оснащен GPS RTK, Лидаром, ультразвуковыми датчиками и видеокамерой [5].
При работе его система управления учитывает характеристики поля, погодные условия, параметры растений, соотносит их по совокупности качественных характеристик к культурным растениям или к сорнякам и т. п. Наличие количественных и качественных данных предполагает использовать качественные критерии порядка для оценки пригодности СП для реализации задач навигации.
технологии, машины и оборудование ] для агропромышленного комплекса ¡'
Предлагается алгоритм выбора оптимальной СП, который базируется на многокритериальном выборе альтернатив на основе нечеткого отношения предпочтений, представленный в [20].
Алгоритм оценки эффективности и выбора оптимальной СП для решения навигационных задач при управлении МР.
1. Установить исходные данные.
1) Задать множество^ = (ур},р = 1 , Р альтернатив СП для реализации задачи навигации.
2) Определить множество критериев (показателей) оценки СП: 2=^}, 1 = 1, Т.
3) Задать нечеткое отношение важности показателей: [0,1]. Причем ц^^) - это степень, с которой показатель zí считается не менее важным, чем показатель z^, где zt, zl 6
4) Для каждого показателя задать нечеткое отношение предпочтения на множестве альтернатив СП Y, т. е. функцию: Р-У хУ X 1 ^ [0,1], значение Р{ур,У],2г) - это степень предпочтительности альтернативы ур альтернативе у;- по показателю zí.
2. Провести расчеты в следующем порядке.
1) определить нечеткое подмножество недоминируемых альтернатив для фиксированного показателя zí, р = 1, Р по всемр] (р Ф]) по формуле:
Рт(Ур>^) =
= 1- 5иру.еу[р(у^,ур,гг) - Р(ур,у^,гг)}. (1)
2) найти нечеткое отношение предпочтения, индуцированное на множестве Y функциями Р11д(ур,гг),р(гг,г1), по формуле:
Р(Ур,У}) =
= ^ир2(121егт1п{рня(ур,г1:),рня(у],г1),р(гр,г1)}. (2)
3) на множестве ^,р) по всем р, ] (р Ф]) выделить нечеткое подмножество недоминируемых альтернатив по формуле:
Рнд(ур) = 1- ыРу^Р^з^р) - Р(Ур,У])\. (3)
4) подмножество рнд(ур) скорректировать по формуле:
Рнд(ур) = тт{рнд(ур), р(ур, Ур)}; (4)
5) оптимальным вариантом СП считается альтернатива с наибольшей степенью недоминируемо-сти, т. е.
РнДШ
^ max.
Если наибольшую степень недоминируемости имеет не одна, а несколько альтернатив, то можно выбрать любую из них, исходя из каких-то дополнительных соображений.
Результаты
Методический пример. ИСУ МР сельскохозяйственного назначения (типа робота AVO (Ecorobotix)) надо выбрать оптимальную СП для решения задачи навигации для управления движением робота. Робот движется по полю со сложным рельефом и выполняет работу по прополке сорняков. Погодные условия - дождь отсутствует, почва средней влажности.
Условие задачи. Пусть на МР установлено несколько альтернативных СП: множество Y = {yi,y2,y3,y4>, где y1 - СНС GPS, работающая в режиме RTK; y2 - видеокамеры; y3 - RFID-метки; y4 - Лидар.
Оценка каждой альтернативы осуществляется на множестве показателей Z={z1,z2,z3,z4>, где z1 -точность; z2 - быстрота решения задачи; z3 - затраты ресурсов на решение; z4 - достоверность (правильность) решения задачи.
Относительная важность показателей задана посредством функции принадлежности нечеткого отношения важности показателей (zp z):
Zi Z2 Z3 Z4
Zi 1 0,4 0,6 0
Z2 1 1 0,8 1
Z3 0,2 1 1 1
Z4 0,8 0 1 1
Заданы также нечеткие отношения предпочтения СП для каждого показателя оценки:
y1 y2 y3 y4 y1 y2 y3 y4
y1 1 0,8 1 0 y1 1 0,1 0,5 0,3
z,: y2 0 1 0,2 1 Z2: y2 0,8 1 0,8 0,8
y3 0 0,8 1 0 y3 0,5 0,3 1 0
y4 0 0 1 1 y4 0,8 0 0 1
y1 y2 y3 y4
y1 1 0 0,8 0
z3: y2 0 1 0 0
y3 0,1 0 1 0,4
y4 0 1 1 1
y1 y2 y3 y4
y1 1 1 0,9 0
z4: y2 0 1 1 1
y3 0,4 0 1 0
y4 0 0 0 1
Решение. Для решения задачи применим алгоритм, предложенный ранее.
1. Определяем нечеткие подмножества недоминируемых альтернатив для различных показателей по (1):
У1 У2 Уз У4 1 0,2 0 0
Рнд(ур,гг): Z2 0,3 1 0,5 0,2
z3 z4
0 1
0 0,3 1 0 0 0
[ technologies, machines and equipment [ for the agro-industrial complex
2. Рассчитываем индуцированные нечеткие отношения предпочтения по (2):
У1 У2 Уз У4
21 1 0,4 0,4 1 р(Ур,Уу): 22 1 1 0,5 0,8
23 0,5 0,5 0,5 0,5
24 1 1 0,5 1
3. По (3) определяем нечеткое подмножество недоминируемых альтернатив:
У1 У2 Уз У4 РНД(Ур): 0,4 0,8 1 1
4. С помощью (4) корректируем это подмножество:
У1 У2 Уз У4
РНД(Ур): 0,4 0,8 0,5 1
5. Альтернатива, доставляющая максимум функции (4), - это у4. Итак, оптимальной СП для решения задачи навигации для управления движением МР в указанных условиях работы будет Лидар.
Заключение
Проведен анализ основных СП, которые применяются в МР сельскохозяйственного назначения, определены недостатки и преимущества этих СП, а также выявлено, что на МР для повышения эффективности решения навигационных задач устанавливают по несколько различных СП (от 2 до 5). При наличии нескольких СП в составе робота решение задачи по выбору какой-то СП для решения навигационных задач ложится на ИСУ движущегося МР.
Сложность, непредсказуемость, неповторимость условий работы МР сельскохозяйственного назначения делает невозможным использование для выбора СП в процессе его работы количественных значений показателей. Исходя из этого, для решения задачи выбора оптимальной СП ИСУ МР, которая подходила бы для реализации в конкретных условиях в наибольшей степени, предлагается использовать ИИ.
Осуществлена постановка задачи и предложена методика выбора СП ИСУ МР, которая базируется на многокритериальном выборе альтернатив на основе нечеткого отношения предпочтений. Методика основана на описании исходной информации в форме отношений предпочтения на множестве альтернатив и многокритериального выбора альтернатив на основе нечеткого отношения предпочтений. В качестве решения задачи выбора оптимальной СП принимается альтернатива с наибольшей степенью недоминируемости. Разработанная методика применена для решения задачи по выбору оптимальной СП ИСУ МР сельскохозяйственного назначения (типа робота АУО (ЕсогоЬойх)) для управления движением этого робота.
Методика, предложенная в статье, пригодна для реализации не только в сельском хозяйстве при разработке программного обеспечения для РТС, и на предприятиях других отраслей, например, в промышленности или строительстве.
СПИСОК ИСТОЧНИКОВ
1. Wakchaure M., Patle B. K., Mahindrakar A. K. Application of AI techniques and robotics in agriculture // Artificial Intelligence in the Life Sciences. 2023. V. 3. P. 100057.
2. Spyros G. Tzafestas. Mobile Robot Control and Navigation: A Global Overview //Journal of Intelligent & Robotic Systems.2018. V.91. P. 35-58.
3. Yang Q., Zheng S., Liu M., Zhang Y. Research on Wi-Fi indo or positioning in a smart exhibition hall based on received signal strength indication // Eurasian Journal on Wireless Communications and Networking. 2019. № 1. P. 275.
4. Bulushi N. Comparison of Topographic Survey using RPAS and RTK-GPS // Publisher: European Association of Geoscientists & Engineers Source: Conference Proceedings, Second EAGE Workshop on Unmanned Aerial Vehicles. 2021. V. 2021. P. 1-2.
5. Thakur A., Venu S., GurusamyM. An extensive review on agricultural robots with a focus on their perception systems // Computers and Electronics in Agriculture. 2023. V. 212. P. 108146.
6. Liu L., Wang X., Yang X., Liu H., Li J., Wang P. Path planning techniques for mobile robots // Expert Systems with Applications. 2023. V. 227. P. 120254.
7. Vàsconez J. P., Basoalto F., Briceno I. C., Pantoja J. M., Larenas R. A., Rios J. H., Castro F. A. Comparison of path planning methods for robot navigation in simulated agricultural environments // Procedia Computer Science. 2023. V. 220. P. 898-903.
XXXXXXXXXXX технологии, машины и оборудование XXXXXXXXXXX XXXXXXXXXXX для агропромышленного комплекса XXXXXXXXXXX
8. Pushkarev A., Yakubailik O. A web application for visualization, analysis and processing of agricultural monitoring spatial-temporal data // CEUR Workshop Proceedings, 3006. 2021. P. 231-237.
9. Raikwar S., Fehrmann J., Herlitzius T. Navigation and control development for a four-wheel-steered mobile orchard robot using model-based design // Computers and Electronics in Agriculture. 2022. V. 202. P. 107410.
10. Azmi H. N., Hajjaj S. S. H., Gsangaya K. R., Sultan M. T. H., MailM. F., Hua L. S. Design and fabrication of an agricultural robot for crop seeding // Materials Today: Proceedings. 2023. V. 81 (2). P. 283-289.
11. Harapanahalli S., Mahony N. O., Hernandez G. V., Campbell S., Riordan D., Walsh J. Autonomous Navigation of mobile robots in factory environment // Procedia Manufacturing. 2019. V. 38. P. 1524-1531.
12. Fountas S., Mytonas N., Malounas I., Rodias E., Santos C. H., Pekkeriet E. Agricultural robotics for field operations // Sensors MDPI Review. 2020. V. 20. P. 27.
13. Quan M., Piao S., Tan M., Huang S. Tightly-Coupled Monocular Visual-Odometric SLAM Using Wheels and a MEMS Gyroscope // IEEE Access. 2019. № 7. P. 97374-97389.
14. Khalaji A. K., Jalalnezhad M. Robust forward\backward control of wheeled mobile robots // ISA Transactions. 2021. V. 115. P. 32-45.
15. Adamides G., Edan Y. Human-robot collaboration systems in agricultural tasks // Computers and Electronics in Agriculture. 2023. V. 204. P. 107541.
16. Geneva P., Eckenhoff K., Lee W., Yang Y., Huang G. OpenVINS: A Research Platform for Visual-Inertial Estimation // IEEE Intern. Conf. on Robotics and Automation (ICRA). 2020.
17. Farooq M. U., Eizad A., Bae H.-K. Power solutions for autonomous mobile robots // Robotics and Autonomous Systems. 2023. V. 159. P. 104285.
18. Panigrahi P. K., Bisoy S. K. Localization strategies for autonomous mobile robots // Journal of King Saud University - Computer and Information Sciences. 2022. V. 34. Issue 8 (PartB). P. 6019-6039.
19. Романов П. С., Романова И. П. Подходы к созданию интеллектуальной системы управления мобильным роботом // Инженерный вестник Дона. 2018. № 1. C. 55.
20. Kafiev I. R., Romanov P. S., Romanova I. P. The selecting of artificial intelligence technology for control of mobile robots // 2018 International Multi-Conference on Industrial Engineering and Modern Technologies (FarEastCon). IEEEXplore. 2019. P. 1--4.
Дата поступления статьи в редакцию 15.08.2023; одобрена после рецензирования 06.09.2023;
принята к публикации 08.09.2023.
Информация об авторах:
И. Р. Кафиев - к.т.н., доцент кафедры «Электрические машины и электрооборудование», тел.: +7-917-413-0238, Spin-code: 1540-8480;
П. С. Романов - д.т.н., профессор кафедры «Автоматизация производства и информационные технологии», тел.: +7-916-584-91-65, Spin-code: 1407-6588;
И. П. Романова - к.т.н., доцент кафедры «Автоматизация производства и информационные технологии», тел.: +7-926-792-43-39, Spin-code: 6127-9592.
Заявленный вклад авторов: Кафиев И. Р. - решение организационных и технических вопросов по подготовке текста. Романов П. С. - общее руководство проектом, анализ и дополнение текста статьи. Романова И. П. - сбор и обработка материалов, подготовка первоначального варианта текста.
Авторы заявляют об отсутствии конфликта интересов.
ТРГШШГ/iriFC млгтыгс лып r/iFfFDn^rAiT'^^^WWWWW îelmvuluuizb, млспичял equirmeni
^^WWW^^WWV F/11? TUF IMTWIÇTBIAI ГЛШ1 ГгШМЛЛЛЛЙЙЙЙ^У
run 1 ne agro~indus 1 rial ьитгьсл ^
REFERENCES
1. Wakchaure M., Patle B. K., Mahindrakar A. K. Application of AI techniques and robotics in agriculture, Artificial Intelligence in the Life Sciences, 2023, Vol. 3, pp. 100057.
2. Spyros G. Tzafestas. Mobile Robot Control and Navigation: A Global Overview, Journal of Intelligent & Robotic Systems, 2018, Vol. 91, pp. 35-58.
3. Yang Q., Zheng S., Liu M., Zhang Y. Research on Wi-Fi indoor positioning in a smart exhibition hall based on received signal strength indication, Eurasian Journal on Wireless Communications and Networking, 2019, No. 1, pp.275.
4. Bulushi N. Comparison of Topographic Survey using RPAS and RTK-GPS, Publisher: European Association of Geoscientists & Engineers Source: Conference Proceedings, Second EAGE Workshop on Unmanned Aerial Vehicles, 2021, Vol. 2021, pp. 1-2.
5. Thakur A., Venu S., Gurusamy M. An extensive review on agricultural robots with a focus on their perception systems, Computers and Electronics in Agriculture, 2023, Vol. 212, pp. 108146.
6. Liu L., Wang X., Yang X., Liu H., Li J., Wang P. Path planning techniques for mobile robots, Expert Systems with Applications, 2023, Vol. 227, pp. 120254.
7. Vâsconez J. P., Basoalto F., Briceno I. C., Pantoja J. M., Larenas R. A., Rios J. H., Castro F. A. Comparison of path planning methods for robot navigation in simulated agricultural environments, Procedia Computer Science, 2023, Vol. 220, pp. 898-903.
8. Pushkarev A., Yakubailik O. A web application for visualization, analysis and processing of agricultural monitoring spatial-temporal data, CEUR Workshop Proceedings, 2021, pp. 231-237.
9. Raikwar S., Fehrmann J., Herlitzius T. Navigation and control development for a four-wheel-steered mobile orchard robot using model-based design, Computers and Electronics in Agriculture, 2022, Vol. 202, pp. 107410.
10. Azmi H. N., Hajjaj S. S. H., Gsangaya K. R., Sultan M. T. H., Mail M. F., Hua L. S. Design and fabrication of an agricultural robot for crop seeding, Materials Today: Proceedings, 2023, Vol. 81 (2), pp. 283-289.
11. Harapanahalli S., Mahony N. O., Hernandez G. V., Campbell S., Riordan D., Walsh J. Autonomous Navigation of mobile robots in factory environment, Procedia Manufacturing, 2019, Vol. 38, pp. 1524-1531.
12. Fountas S., Mytonas N., Malounas I., Rodias E., Santos C. H., Pekkeriet E. Agricultural robotics for field operations, Sensors MDPIReview, 2020, Vol. 20, pp. 27.
13. Quan M., Piao S., Tan M., Huang S. Tightly-Coupled Monocular Visual-Odometric SLAM Using Wheels and a MEMS Gyroscope, IEEE Access, 2019, No. 7, pp. 97374-97389.
14. Khalaji A. K., Jalalnezhad M. Robust forward\backward control of wheeled mobile robots, ISA Transactions, 2021, Vol. 115, pp. 32-45.
15. Adamides G., Edan Y. Human-robot collaboration systems in agricultural tasks, Computers and Electronics in Agriculture, 2023, Vol. 204, pp. 107541.
16. Geneva P., Eckenhoff K., Lee W., Yang Y., Huang G. OpenVINS: A Research Platform for Visual-Inertial Estimation, IEEE Intern. Conf. on Robotics and Automation (ICRA), 2020.
17. Farooq M. U., Eizad A., Bae H.-K. Power solutions for autonomous mobile robots, Robotics and Autonomous Systems, 2023, Vol. 159, pp. 104285.
18. Panigrahi P. K., Bisoy S. K. Localization strategies for autonomous mobile robots, Journal of King Saud University - Computer and Information Sciences, 2022, Vol. 34, Issue 8 (Part B), pp. 6019-6039.
19. Romanov P. S., Romanova I. P. Podhody k sozdaniyu intellektual'noj sistemy upravleniya mobil'nym robotom [Approaches to creating an intelligent control system for a mobile robot], Inzhenernyj vestnik Dona [Engineering Herald of the Don], 2018, No. 1, pp. 55.
20. Kafiev I. R., Romanov P. S., Romanova I. P. The selecting of artificial intelligence technology for control of mobile robots, 2018 International Multi-Conference on Industrial Engineering and Modern Technologies (FarEastCon). IEEEXplore, 2019, pp. 1-4.
The article was submitted 15.08.2023; approved after reviewing 06.09.2023; accepted for publication 08.09.2023.
XXXXXXXXXXX технологии, машины и оборудование XXXXXXXXXXX XXXXXXXXXXX для агропромышленного комплекса XXXXXXXXXXX
Information about the authors: I. R. Kafiev - Ph. D. (Engineering), Associate Professor of the Department «Electric Machines and Equipment», phone: +7-917-413-02-38, Spin-code: 1540-8480;
P. S. Romanov - Dr. Sci. (Engineering), Professor of the Department «Production automation and information technology», phone: +7-916-584-91-65, Spin-code: 1407-6588;
I. P. Romanova - Ph. D. (Engineering), Associate Professor of the Department «Production automation and information technology», phone: +7-926-792-43-39, Spin-code: 6127-9592.
Contribution of the authors: Kafiev I. R. - solved organizational and technical questions for the preparation of the text. Romanov P. S. - managed the research project, analyzing and supplementing the text. Romanova I. P. - collection and processing of materials, preparation of the initial version of the text.
The authors declare no conflicts of interests.
