CC BY
13
xxxxxx технологии и средства механизации сельского хозяйстваХЖХЖХХ
Научная статья УДК 636.084.74
DOI: 10.24412/2227-9407-2021-10-17-26
Некоторые результаты разработки колесного робота для автономного выполнения операций по обслуживанию кормового стола на животноводческих комплексах
Евгений Александрович Никитин
Федеральный научный агроинженерный центр ВИМ, Россия, [email protected], https://orcid.org/0000-0003-0918-2990
Аннотация
Введение. В ходе анализа исследований физиологических особенностей крупного рогатого скота (далее КРС), утверждающих о предрасположенности животных к сортировке компонентов кормовой смеси в пользу энергетически ценных, предлагается альтернативный метод сочетания грубых компонентов кормовой смеси и концентрированных в рационах крупного рогатого скота путем использования роботизированного устройства, оснащенного системой дозирования кормовых добавок, обеспечивая их смешивание с грубыми компонентами, при этом обеспечивая досягаемость для животных на кормовом столе.
Материалы и методы. Проводился анализ исследований, направленных на повышение технологической эффективности кормления крупного рогатого скота, в российских и зарубежных научных журналах. Математическая модель автоматического управления колесным роботом разработана по методу Ньютона-Эйлера. Используя искусственную среду для моделирования различных процессов Matlab/Simulink, проведена проверка математической модели путем геометрического отображения центра массы колесного робота при подаче различного напряжения на моторизированный привод колес, расположенных на одной оси.
Обсуждение. Физиологическая предрасположенность крупного рогатого скота к сортировке компонентов кормовой смеси в пользу энергетически насыщенных, в условиях содержания на животноводческих комплексах негативно влияет на уровень потребления кормов ввиду того, что инстинкт сортировки способствует отбрасыванию кормов от ограждения кормового стола, что, в свою очередь, человек на ферме не способен предотвратить своевременно, настоящим исследованием предлагается разработка робота, который предотвратит снижение потребления кормов на ферме.
Результаты. Разработанная математическая модель, описывающая кинематику и динамику процесса движения робота для обслуживания кормового стола. Искусственная модель робота для обслуживания кормового стола позволяет оценить эффективность управляющих воздействий и исполнительных механизмов системы позиционирования. Разработан экспериментальный образец робота.
Заключение. Внедрение предложенного концептуального решения в технологический процесс кормления обеспечит автономное обслуживание кормового стола на животноводческих комплексах без участия человека, многостадийное введение концентрированных кормовых добавок, методом насыщения грубых кормов, предотвратит излишнее потребление энергетически ценных кормовых добавок вызванных физиологической особенностью КРС к сортировке компонентов кормовой смеси, и благоприятно повлияет на баланс потребляемой клетчатки и сухого вещества.
Ключевые слова: колесный робот, кормление КРС, молочное животноводство, роботизация
Для цитирования: Никитин Е. А. Некоторые результаты разработки колесного робота для автономного выполнения операций по обслуживанию кормового стола на животноводческих комплексах // Вестник НГИЭИ. 2021. № 10 (125). С. 17-26. DOI: 10.24412/2227-9407-2021-10-17-26
© Никитин Е. А., 2021
Контент доступен под лицензией Creative Commons Attribution 4.0 License. The content is available under Creative Commons Attribution 4.0 License.
17
XXXXXXXXXX technology and mechanization of agriculture XXXXXXXXXX
Some results of the development of a wheeled robot for autonomous performance of operations for servicing the feed table at livestock complexes
Evgeniy A. Nikitin
Federal scientific agroengineering center VIM, Russia, Moscow, [email protected], https://orcid.org/0000-0003-0918-2990
Abstract
Introduction. During the analysis of studies of the physiological characteristics of cattle (hereinafter referred to as cattle), claiming the predisposition of animals to sort the components of the feed mixture in favor of energetically valuable, an alternative method is proposed for combining coarse components of the feed mixture and concentrated in the diets of cattle, by using a robotic device equipped with a dosing system of feed additives, ensuring their mixing with coarse components, while providing reach for animals on the feed table.
Materials and Methods. The analysis of studies aimed at improving the technological efficiency of cattle feeding was carried out in Russian and foreign scientific journals. A mathematical model of automatic control of a wheeled robot was developed using the Newton-Euler method. Using an artificial environment for modeling various Matlab/Simulink processes, a mathematical model was tested by geometrically displaying the center of mass of a wheeled robot when applying different voltages to a motorized drive of wheels located on the same axis.
Discussion. The physiological predisposition of cattle to sort the components of the feed mixture in favor of energetically saturated ones, in conditions of keeping on livestock complexes, negatively affects the level of feed consumption, since the sorting instinct contributes to the rejection of feed from the fence of the feed table, which in turn a person on the farm is not able to prevent in a timely manner, this study suggests the development of a robot that will prevent a decrease in feed consumption on the farm.
Results. The developed mathematical model describing the kinematics and dynamics of the robot movement process for servicing the feed table. An artificial model of a robot for servicing the feed table allows us to evaluate the effectiveness of control actions and actuators of the positioning system. An experimental sample of the robot has been developed. Conclusion. The introduction of the proposed conceptual solution into the technological process of feeding, will provide autonomous maintenance of the feed table at livestock complexes without human participation, multi-stage introduction of concentrated feed additives by the method of saturation of coarse feed, will prevent excessive consumption of energy-valuable feed additives caused by the physiological feature of cattle to sort the components of the feed mixture and will favorably affect the balance of fiber and dry matter consumed.
Key words: cattle feeding, dairy farming, robotization, wheeled robot
For citation: Nikitin E. A. Some results of the development of a wheeled robot for autonomous performance of operations for servicing the feed table at livestock complexes // Bulletin NGIEI. 2021. № 10 (125). P. 17-26. (In Russ.). DOI: 10.24412/2227-9407-2021-10-17-26
Введение
Ключевым критерием оценки эффективности молочного животноводства является продуктивность крупного рогатого скота (далее КРС), формирование которой от 40 до 55 % случаев обеспечивается благодаря сбалансированному рациону кормления. На сегодняшний день на современных фермах это достигается не только скармливанием качественных объёмистых кормовых компонентов (силос, сенаж), но и введением в рацион белково-
витаминных минеральных добавок (далее БМВД), премиксов и стимуляторов поедания, которые имеют высокую концентрацию, малый удельный вес в общем объеме суточного рациона и самую высокую удельную стоимость массовой доли [1; 2; 3; 4].
Существующий спектр технологического оснащения в сельскохозяйственных предприятиях зачастую не позволяет в автоматизированном режиме, исключая человеческий фактор, с точностью осуществлять дозирование БВМД и премиксов в
XXXXXX технологии и средства механизации сельского хозяйстваХЖХЖХХ
кормовую смесь на животноводческих комплексах, вследствие чего возникают проблемы перерасхода дорогостоящих кормовых компонентов, их неравномерное распределение по фронту кормового стола, дисбаланс минеральных веществ в поедаемой массе [5; 6; 7; 8].
Стоит также отметить, что с технологическим переходом в способах кормления на животноводческих комплексах в пользу плоского кормового стола в качестве альтернативы кормушкам с ограждением, повысился уровень санитарной гигиены кормов, статистическими исследованиями подтверждено, что это способствовало снижению заболеваний пищеварительной системы коров. Однако необходимо учитывать, что КРС - это пастбищное животное, которое инстинктивно из всей массы предоставляемого корма пытается извлечь наиболее привлекательный корм по вкусовым и питательным показателям, что подтверждено результатами исследования Миллера-Кушона Е. К. и ДеВрайса Т. Дж., «Сортировка кормов в молочном животноводстве: причины, последствия и управление» [9; 10; 11].
Таким образом имея плоский кормовой стол на ферме, повышаются санитарные показатели кормления, но при этом животное, имея инстинкт сортировки кормов, отбрасывает корм от ограждения кормового стола, становясь заложником собственных инстинктов, впоследствии чего реальный и запланированный рацион кормления отличаются [12; 13].
В настоящее время существует множество технологического и навесного оборудования для обратного подталкивания кормов к ограждению кормового стола с определенной цикличностью, но зачастую все они подвержены влиянию человеческого фактора либо функционал ограничен одной операцией.
Настоящим исследованием предлагается описание процесса разработки робота для выполнения операций по обслуживанию кормового стола, оснащенного системой высокоточного дозирования концентрированных компонентов корма.
В процессе моделирования и разработки колесного робота использовался зарубежный опыт разработки и моделирования процессов работы колесных роботов [14; 15; 16; 17; 18; 19; 20].
Материалы и методы
Увеличение и поддержание молочной/мясной продуктивности крупного рогатого скота при содержании на животноводческих комплексах предполагает соблюдение комплекса технологических
операций, направленных на поддержание санитарных правил, стабильно комфортного микроклимата, доступности сбалансированного рациона кормления.
Согласно проанализированным отечественным и зарубежным источникам литературы, в 55 % случаев продуктивность формируется посредством эффективного кормления животных сбалансированными кормовыми смесями, к которым предъявляется ряд требований:
- содержание протеина в соответствии с нормами потребления каждой половозрастной группы;
- оптимальное соотношение сухого вещества, получаемого из концентрированных компонентов, и клетчатки из грубых объемистых компонентов кормовой смеси.
Согласно предъявляемым требованиям к кормлению крупного рогатого скота:
- разработан экспериментальный образец роботизированного устройства для обслуживания кормового стола на животноводческих комплексах (робот);
- в качестве отличительных особенностей от аналогичных решений разработанный экспериментальный образец робота содержит дозатор концентрированных кормов;
- на предварительном этапе математического моделирования робота была разработана имитационная модель, позволяющая оптимизировать параметры управляющих сигналов робота в среде Matlab/Simulink;
- на основе полученных результатов сформулированы выводы и рекомендации по дальнейшей реализации проекта.
Обсуждение
В целом анализ подобного роботизированного технологического оборудования для кормления крупного рогатого скота показал, что все существующие машины можно классифицировать по типу рабочего органа как шнековые и бамперные, принципиальным отличием является способ механического воздействия на кормовую смесь, которую нужно выталкивать к ограждению кормового стола, согласно проанализированным источникам на большинстве ферм подталкиватели кормов, оснащаемые шнеко-выми рабочими органами, наиболее эффективно осуществляют подталкивание, так же стоит отметить, что шнек способствует повторному перемешиванию кормов, что способствует интересу животных.
С точки зрения зоотехнических особенностей кормления крупного рогатого скота на современных
XXXXXXXXXX technology and mechanization of agriculture XXXXXXXXXX
животноводческих комплексах, повышение продуктивных качеств животных посредством скармливания энергетически ценных компонентов кормовой смеси должно производиться посредством увеличения кратности кормления малыми порциями, так же анализ технологического оборудования для приготовления и раздачи кормов, в том числе с автоматическими системами весового дозирования, показал, что наибольший уровень погрешности дозирования вызван человеческим фактором или недостаточной скоростью отклика системы управления приводом дозаторов, поэтому разрабатываемый робот помимо шнека, осуществляющего подталкивание и повторное смешивание кормов, оснащается управляемым дозатором.
Проанализированная отечественная и зарубежная литература в ретроспективе десяти лет в области разработки технологий и роботизированных технических средств для КРС доказывает актуальность создания роботизированного устройства для обслуживания кормового стола на животноводческих комплексах с системой автоматического дозирования концентрированных компонентов кормовой смеси, при этом существенных ограничений при анализе научно-технической, патентной и нормативной документации не было найдено и на предмет создания роботизированного устройства выявлено не было.
Реализация предполагаемой концепции робота основывается на:
- оснащении робота автоматической системой позиционирования, которая обеспечивает автономную работу без участия человека;
- обеспечении и поддержании доступности кормовой смеси для животных на кормовом столе посредстом адаптивных режимов работы и цикличности выполняемых операций;
- точном дозировании концентрированных компонентов непосредственно на кормовой стол, способствующих повышению вкусовой привлекательности и уровню потребления корма.
Ключевым элементом разрабатываемого робота, который обеспечивает автономность его работы, является система позиционирования.
В рамках исследования был проанализирован процесс перемещения разрабатываемого робота,
какой является траектория его движения и под влиянием каких факторов она может изменяться.
Согласно рисунку 1, мы рассмотрели процесс обслуживания кормового стола с использованием колесного робота и выявили, что предполагаемая траектория движения колесного робота при обслуживании кормового стола является примитивной с точки зрения робототехники и представляет собой прямую линию с незначительными отклонениями с поворотами на 900 на каждой крайней точке кормового стола.
Так же стоит отметить, что на этапе проектирования робота предполагалось, что робот будет оснащен дополнительной функцией (дозирование концентрированных кормовых добавок).
Движение робота начинается с точки отображенной на принципиальной схеме движения (рис. 1), этот участок является местом зарядки аккумуляторной батареи робота и местом наполнения бункера-дозатора кормовыми добавками.
Участок (А) - робот движется по промой, в этот момент приводы шнека-толкателя и дозатора отключены, привод правого и левого колеса вращается с постоянной скоростью.
Участок (В) - робот движется по прямой вдоль кормового стола с незначительными отклонениями в зависимости от степени разброса корма животными. В процессе движения по участку (В) шнек-толкатель вращается с частотой оборотов от 80 до 120 об/мин., а также осуществляется процесс дозирования кормовых добавок из бункера-дозатора. Привод ведущих колес вращается с одинаковой частотой вращения.
Участок (С) - робот осуществляет поворот налево таким образом, что привод левого колеса зафиксирован, а привод правого колеса осуществляет вращение с постоянной скоростью до момента полного поворота на 900, при этом привод дозатора и шнека-толкателя отключены.
Участок ф) - робот осуществляет поворот направо таким образом, что привод правого колеса зафиксирован, а привод левого колеса осуществляет вращение с постоянной скоростью до момента полного поворота на 900, при этом привод дозатора и шнека-толкателя отключены.
технологии и средства механизации сельского хозяйства
Рис. 1. Схема, описывающая процесс перемещения робота по кормовому столу на животноводческом комплексе: 1 - робот; 2 - траектория движения Fig. 1. A diagram describing the process of moving the robot along the feed
table at the livestock complex: 1 - robot; 2 - the trajectory of movement Источник: разработано автором на основании результатов исследований
На этапе разработки системы позиционирования и подбора элементной базы системы управления роботом были произведены расчетно-графические работы, позволяющие проанализировать кинематический и динамический процесс движения, учитывая массу робота, показатели действующих сил в процессе движения, согласно расчетной схеме, представленной на рисунке 2, рассматривается процесс отработки поворота робота по заданной траектории.
Робот представляет собой мобильную платформу с двумя ведущими и одним ведомым колесами. Ведущие колеса располагаются на одной оси, и центр каждого колеса обозначается буквой и соответственно, при этом |А 1А3| = |А 1А2| = I. Робот перемещается по поверхности, которая располагается в плоскости .
Центр тяжести робота предположительно заключен в точке , через которую проходит система координат мобильного робота . На корпусе
робота закреплено навесное оборудование, которое предназначается для подталкивания разбросанного корма.
Ось жестко связана с роботом и является вертикалью подвижного основания. Угол поворота вертикали основания относительно оси обозначается а, а угловая скорость платформы а.
Положение мобильного робота относительно мировой системы координат обозначается точкой с координатами .
На основе разработанных расчетных схем и моделей, описанных в трудах В. В. Бартенева, С. Ф. Яцуна, А. С. Аль-Еззи и др., которые базируются на принципах Ньютона-Эйлера и Даланбе-ра, была получена кинематическая модель перемещения робота (формула 1) для обслуживания кормового стола на животноводческих комплексах в координатах, описываемых системой Oxyz с вектором движения обобщенных сил q1 = |х у Ч1 ф 1 ф 21, где и (у) - координаты точки центра массы робота.
!— хзтЧ + у со 5 Ч = 0 ; х со з Ч + у з т Ч + / Ч — г ф ! = 0 ; (1) х со з Ч + у з тЧ — IЧ — г ф2 = 0 , где - половина расстояния между точками опоры приводных колес; - радиус приводных колес; ф 1 Ф 2 - углы поворота ведущих колес; Ч - угол поворота вокруг вертикальной оси, выходящей из центра массы робота.
Таким образом для оптимизации конструктивных параметров движущей платформы колесного робота можно использовать кинематическую модель, однако ключевым элементом создания робота является обеспечение его автономности, что предполагает своевременное изменение управляющего воздействия на электропривод робота, для чего необходимо построение динамической модели.
technology and mechanization of agriculture
Рис. 2. А - кинематическая схема, описывающая процесс поворота робота; Б - принципиальная схема, описывающая динамический процесс движения робота: 1 - мобильная платформа; 2 - приводное колесо; 3 - приводное колесо; 4 - опорное колесо; 5 - шнек-толкатель;Ф п - центробежная сила инерции, определяемая нормальным ускорением ап; Ф т - сила инерции, определяемая тангенциальным ускорением ат; М Е - момент инерции, определяемый ускорением il; М z - равнодействующая моментов М Е, моментов, определяемых силами и ; G - масса робота; - скорость перемещения центра массы робота
Fig. 2. A - Kinematic diagram describing the process of turning the robot: 1 - mobile platform; 2 - drive wheel; 3 - drive wheel; 4 - support wheel; 5 - screw pusher;
B - Schematic diagram describing the dynamic process of robot movement: Фп - the centrifugal force of inertia determined by normal acceleration а п; Ф т - the force of inertia determined by tangential acceleration ат; М E - the moment of inertia determined by acceleration i; М Zi - resultant of moments М E, moments determined by the forces М fri/ r and М frz/ r; G - robot weight; Vc - the speed of the robot's center of mass Источник: разработано автором на основании результатов исследований
Таким образом, согласно расчетной схеме (Б), представленной на рисунке 2, движение колесного робота по горизонтальной плоскости с двумя независимыми приводными колесами можно представить в виде динамической модели, представленной формулой 2:
'тУ = у ( ¿! + i2) + 1 (M/ri + M/rJ + rn^aß2 .
ß = V (11 _ 12) + \ (ММ _ " т1СШ2.
L^ + ßii+yCF+ Ü2) = Ult L^ + Ri2+f(V-in) = U2.
(2)
Разработанные математические основы математического моделирования послужили созданию искусственной модели колесного электропривода робота с использованием инструментов Ма^аЬ/ 81шиНпк (рис. 3).
Разработанная искусственная модель позволила проимитировать процесс перемещения робота (в среде Matlab) по предварительно заданной траектории, которая соответствует схеме, представленной на рисунке 1 - cхема, описывающая процесс
перемещения робота по кормовому столу на животноводческом комплексе.
Обработка заявленной траектории во время инициализации процесса движения включала самопозиционирование, в начале движения робот произвел разворот, так как был ориентирован в противоположенную сторону, потом следовал заданному маршруту, различными линиями представлены траектории движения различных колес платформы, алгоритм автоматического управления робота устроен так, что система стремится самопозиционироваться в заданной точке центра тяжести робота.
Это позволило оценить, что центр массы робота отклонялся от заявленной траектории движения не более 3 сантиметров, согласно рисунку 5.
На рисунке 5 представлены траектории перемещения координат х и у центра тяжести мобильного робота. Пунктирными линиями представлены заданные траектории, сплошными - результаты моделирования работы разработанного интеллектуального алгоритма.
V
технологии и средства механизации сельского хозяйства
Рис. 3. Элементы симуляции привода колесного робота в среде Matlab/Simulink Fig. 3 . Elements of the wheel robot drive simulation in the Matlab/Simulink environment Источник: разработано автором на основании результатов исследований
Рис. 4. Процесс имитации движения робота в искусственной среде Matlab Fig. 4. The process of simulating the robot's movement in an artificial Matlab environment Источник: разработано автором на основании результатов исследований
Рис. 5. График, характеризующий отклонение центра массы робота от заявленной траектории движения Fig. 5. A graph describing the deviation of the robot's center of mass from the declared trajectory of movement Источник: разработано автором на основании результатов исследований
XXXXXXXXXX technology and mechanization of agriculture XXXXXXXXXX
Далее на базе лаборатории 15.1 «Цифровые системы и роботизированные технические средства в молочном животноводстве» был разработан экспериментальный образец робота для осуществления
автономного обслуживания кормового стола на животноводческих комплексах.
Функциональная схема и экспериментальный образец представлены на рисунке 6.
Рис. 6. Функциональная схема и экспериментальный образец робота для обслуживания кормового стола на животноводческих комплексах: А - функциональная схема, Б - экспериментальный образец робота Fig. 6. Functional diagram and experimental sample of the robot for serving the feed table at livestock complexes: A - functional diagram, B - experimental sample of the robot Источник: разработано автором на основании результатов исследований
В настоящее время ведутся работы по подготовке робота для проведения эксплуатационных испытаний на животноводческих комплексах.
Заключение
Проведенное исследование позволило:
1. На основе литературного анализа произведена актуализация направлений научных исследований в рамках создания робота для обслуживания кормового стола на животноводческих комплексах.
2. Выявить, что ключевым технико-технологическим фактором, снижающим эффектив-
ность кормления, является недостаточный уровень своевременного потребления кормов, вызванный человеческим фактором при обслуживании кормового стола, а также инстинктом КРС к сортировке корма.
3. Убедиться, что предложенный робот для обслуживания кормового стола на животноводческих комплексах с системой управляемого дозирования концентрированных компонентов кормовой смеси позволит повысить эффективность кормления.
СПИСОК ИСТОЧНИКОВ
1. Никитин Е. А. Система роботизированного обслуживания кормового стола на животноводческих комплексах // Техника и оборудование для села. 2020. № 6 (276). С. 26-30.
2. Никитин Е. А. Моделирование процесса движения колесной роботизированной платформы для выполнения технологических операций на ферме // Техника и технологии в животноводстве. 2020. № 3 (39). С. 11-15.
3. Buza M. H. Holden L. A. White R. A. Ishler V. A. Evaluating the effect of ration composition on income over feed cost and milk yield // Journal of dairy science. 2014. T. 97. V. 5. P. 3073-3080. DOI: 10.3168/jds.2013-7622.
4. Albright J. L. Feeding-behavior of dairy-cattle // Journal of dairy science. 1993. T. 76. V. 2. P. 485-498. DOI: 10.3168/jds.S0022-0302(93)77369-5
5. Harper M. T. Oh J. Giallongo F. Lopes J. C. Weeks H. L. Faugeron J. Hristov A. N. Short communication: Preference for flavored concentrate premixes by dairy cows // Journal of dairy science. 2016. T. 99. V. 8. P. 6585-6589. DOI: 10.3168/jds.2016-11001.
XXXXXX технологии и средства механизации сельского хозяйстваХЖХЖХХ
6. Bach A. Iglesias C. Busto I. Technical note: A computerized system for monitoring feeding behavior and individual feed intake of dairy cattle // Journal of dairy science. 2004. T. 87. V. 12. P. 4207-4209. DOI: 10.3168/jds.S0022-0302(04)73565-1.
7. Wolf C. A. Understanding the milk-to-feed price ratio as a proxy for dairy farm profitability // Journal of dairy science. 2010. T. 93. Vol. 10. P. 4942-4948. DOI: 10.3168/jds.2009-2998
8. Achour B. Belkadi M. Filali I. Laghrouche M. Lahdir M. Image analysis for individual identification and feeding behaviour monitoring of dairy cows based on Convolutional Neural Networks (CNN) // Biosystems engineering. 2020. T. 198. P. DOI: 10.1016/j .biosystemseng.2020.07.019.
9. Deniz N. N. Chelotti J. O. Galli J. R. Planisich A. M. Larripa M. J. Rufner H. L. Giovanini L. L. Embedded system for real-time monitoring of foraging behavior of grazing cattle using acoustic signals // Computers and electronics in agriculture. 2017. T. 138. P. 167-174. DOI: 10.1016/j.compag.2017.04.024.
10. Bloch V. LevitH. Halachmi I. Assessing the potential of photogrammetry to monitor feed intake of dairy cows // Journal of dairy research. 2019. T. 86. V. 1. P. 34-39. DOI: 10.1017/S0022029918000882.
11. Halachmi I. Ben Meir Y. Miron J. Maltz E. Feeding behavior improves prediction of dairy cow voluntary feed intake but cannot serve as the sole indicator // Animal. 2016. T. 10. V. 9. P. 1501-1506. DOI: 10.1017/S1751731115001809.
12. Buza M. H. Holden L. A. White R. A. Ishler V. A. Evaluating the effect of ration composition on income over feed cost and milk yield // Journal of dairy science. 2014. T. 97. Vol. 7. P. 3073-3080. DOI: 10.3168/jds.2013-7622.
13. Bargo F. Muller L. D. Delahoy J. E. Cassidy T. W. Milk response to concentrate supplementation of high producing dairy cows grazing at two pasture allowances // Journal of dairy science. 2002. T. 85. V. 7. P. 1777-1792. DOI: 10.3168/jds.S0022-0302(02)74252-5.
14. De Berg M. Gerrits D. H. P. Computing push plans for disk-shaped robots // International journal of computational geometry & applications. 2013. T. 23. V. 1. P. 29-48. DOI: 10.1142/S0218195913500027.
15. Fonseca L. M. Savi M. A. Nonlinear dynamics of an autonomous robot with deformable origami wheels // International journal of non-linear mechanics. 2020. T. 125. Article number: 103533. DOI: 10.1016/j.ijnonlinmec.2020.103533.
16. Tsai S. H. Kao L. H. Lin H. Y. Lin T. C. Song Y. L. Chang L.M. A sensor fusion based nonholonomic wheeled mobile robot for tracking control // Sensors. 2020. T. 20. V. 24. Article number: 7055. DOI: 10.3390/s20247055.
17. Wang F. J. Qin Y. Guo F. Ren B. Yeow J. T. W. Adaptive visually servoed tracking control for wheeled mobile robot with uncertain model parameters in complex environment // Complexity. 2020. T. 2002. Article number: 8836468. DOI: 10.1155/2020/8836468.
18. Xin L. J. Wang Q. L. She J. H. Li Y. Robust adaptive tracking control of wheeled mobile robot // Robotics and autonomous systems. 2016. T. 78. P. 36-48. DOI: 10.1016/j.robot.2016.01.002.
19. Wu H. M. Karkoub M. Hierarchical fuzzy sliding-mode adaptive control for the trajectory tracking of differential-driven mobile robots // International journal of fuzzy systems. T. 21. V. 1. P. 33-49. DOI: 10.1007/s40815-018-0531-2.
20. Абрамов Д. О., Швецова-Шиловская Т. Н., Назаренко Д. И. Разработка математических моделей испытательных систем как объектов с сосредоточенными параметрами // Вестник Воронежского государственного университета инженерных технологий. 2020. Т. 82. № 2. С. 42-48. https://doi.org/10.20914/2310-1202-2020-2-42-48
Статья поступила в редакцию 7.07.2021; одобрена после рецензирования 2.08.2021;
принята к публикации 4.08.2021.
Информация об авторе: Е. А. Никитин - аспирант, младший научный сотрудник, Spin-код: 7453-6947
REFERENCES
1. Nikitin E. A. Sistema robotizirovannogo obsluzhivaniya kormovogo stola na zhivotnovodcheskih kom-pleksah [The system of robotic service of the feed table at livestock farms], Tekhnika i oborudovanie dlya sela [Rural machinery and equipment], 2020, No. 6 (276), pp. 26-30.
2. Nikitin E. A. Modelirovanie processa dvizheniya kolesnoj robotizirovannoj platformy dlya vypolneniya tekhnologicheskih operacij na ferme [Modeling the motion process of a wheeled robotic platform for performing technological operations on a farm], Tekhnika i tekhnologii v zhivotnovodstve [Equipment and technologies in animal husbandry], 2020, No. 3 (39), pp. 11-15.
XXXXXXXXXX technology and mechanization of agriculture XXXXXXXXXX
3. Buza M. H. Holden L. A. White R. A. Ishler V. A. Evaluating the effect of ration composition on income over feed cost and milk yield, Journal of dairy science, 2014, T. 97, Vol. 5, pp. 3073-3080, DOI: 10.3168/jds.2013-7622.
4. Albright J. L. Feeding-behavior of dairy-cattle, Journal of dairy science, 1993, T. 76, Vol. 2, pp. 485-498, DOI: 10.3168/jds.S0022-0302(93)77369-5
5. Harper M. T. Oh J. Giallongo F. Lopes J. C. Weeks H. L. Faugeron J. Hristov A. N. Short communication: Preference for flavored concentrate premixes by dairy cows, Journal of dairy science, 2016, T. 99, Vol. 8, pp. 6585-6589, DOI: 10.3168/jds.2016-11001.
6. Bach A. Iglesias C. Busto I. Technical note: A computerized system for monitoring feeding behavior and individual feed intake of dairy cattle, Journal of dairy science, 2004, T. 87, Vol. 12, pp. 4207-4209, DOI: 10.3168/jds.S0022-0302(04)73565-1.
7. Wolf C. A. Understanding the milk-to-feed price ratio as a proxy for dairy farm profitability, Journal of dairy science, 2010, T. 93, Vol. 10, pp. 4942-4948, DOI: 10.3168/jds.2009-2998
8. Achour B. Belkadi M. Filali I. Laghrouche M. Lahdir M. Image analysis for individual identification and feeding behaviour monitoring of dairy cows based on Convolutional Neural Networks (CNN), Biosystems engineering, 2020, T. 198, P. DOI: 10.1016/j.biosystemseng.2020.07.019.
9. Deniz N. N. Chelotti J. O. Galli J. R. Planisich A. M. Larripa M. J. Rufiner H. L. Giovanini L. L. Embedded system for real-time monitoring of foraging behavior of grazing cattle using acoustic signals, Computers and electronics in agriculture, 2017, T. 138, pp. 167-174, DOI: 10.1016/j.compag.2017.04.024.
10. Bloch V. Levit H. Halachmi I. Assessing the potential of photogrammetry to monitor feed intake of dairy cows, Journal of dairy research, 2019, T. 86, Vol. 1, pp. 34-39, DOI: 10.1017/S0022029918000882.
11. Halachmi I. Ben Meir Y. Miron J. Maltz E. Feeding behavior improves prediction of dairy cow voluntary feed intake but cannot serve as the sole indicator, Animal, 2016, T. 10, Vol. 9, pp. 1501-1506, DOI: 10.1017/S1751731115001809.
12. Buza M. H. Holden L. A. White R. A. Ishler V. A. Evaluating the effect of ration composition on income over feed cost and milk yield, Journal of dairy science, 2014, T. 97, Vol. 7, pp. 3073-3080, DOI: 10.3168/jds.2013-7622.
13. Bargo F. Muller L. D. Delahoy J. E. Cassidy T. W. Milk response to concentrate supplementation of high producing dairy cows grazing at two pasture allowances, Journal of dairy science, 2002, T. 85, Vol. 7, pp. 1777-1792, DOI: 10.3168/jds.S0022-0302(02)74252-5.
14. De Berg M. Gerrits D. H. P. Computing push plans for disk-shaped robots, International journal of computational geometry & applications, 2013, T. 23, Vol. 1, pp. 29-48. DOI: 10.1142/S0218195913500027.
15. Fonseca L. M. Savi M. A. Nonlinear dynamics of an autonomous robot with deformable origami wheels, International journal of non-linear mechanics, 2020, T. 125, Article number: 103533, DOI: 10.1016/j.ijnonlinmec.2020.103533.
16. Tsai S. H. Kao L. H. Lin H. Y. Lin T. C. Song Y. L. Chang L. M. A sensor fusion based nonholonomic wheeled mobile robot for tracking control, Sensors, 2020, T. 20, Vol. 24, Article number: 7055, DOI: 10.3390/s20247055.
17. Wang F. J. Qin Y. Guo F. Ren B. Yeow J. T. W. Adaptive visually servoed tracking control for wheeled mobile robot with uncertain model parameters in complex environment, Complexity, 2020, T. 2002, Article number: 8836468, DOI: 10.1155/2020/8836468.
18. Xin L. J. Wang Q. L. She J. H. Li Y. Robust adaptive tracking control of wheeled mobile robot, Robotics and autonomous systems, 2016, T. 78, pp. 36-48, DOI: 10.1016/j.robot.2016.01.002.
19. Wu H. M. Karkoub M. Hierarchical fuzzy sliding-mode adaptive control for the trajectory tracking of differential-driven mobile robots, International journal of fuzzy systems, T. 21, Vol. 1, pp. 33-49, DOI: 10.1007/s40815-018-0531-2.
20. Abramov D. O., Shvetsova T. N., Nazarenko D. I. Razrabotka matematicheskih modelej ispytatel'nyh sistem kak ob"ektov s sosredotochennymi parametrami [Development of mathematical models of test systems as objects with lumped parameters], Vestnik Voronezhskogo gosudarstvennogo universiteta inzhenernyh tekhnologij [Proceedings of the Voronezh State University of Engineering Technologies], 2020, Vol. 82, No. 2, pp. 42-48. (In Russ.) https://doi.org/10.20914/2310-1202-2020-2-42-48
The article was submitted 7.07.2021; approved after reviewing 2.08.2021; accepted for publication 4.08.2021.
Information about the author: E. A. Nikitin - postgraduate, junior researcher, Spin-code: 7453-6947.
