Системы автономного вождения сельскохозяйственной техники на основе IoT-технологии

Одним из основных трендов в растениеводстве сегодня являются системы автономного вождения техники. В настоящее время практически все ведущие производители техники для сельского хозяйства выпустили опытные образцы и уже демонстрируют их на всевозможных выставках. Системы автономного вождения также построены на технологии интернета вещей. И это позволяет достигнуть существенной экономии средств. Так, например, исследование работы около 500 комбайнов, проведенное в Ростсельмаш, показало, что практически все из них совершали перекрытия при проведении уборочных работ от 30 до 50 см, треки их движения были неоптимальными. И сегодня у производителей техники есть технологии интернета вещей, позволяющие установить при автономном вождении, использует уже новые технологии для решения этих проблем: совмещение технологии машинного зрения и технологии интернета вещей. Еще одной тенденцией, происходящей по отношению к технологии интернета вещей за последние несколько лет, является интеграция цифровых платформ. И именно это – горизонтальное и вертикальное цифровое взаимодействие субъектов цифровой экономики – является отличительной особенностью цифровой экономики/

Интеграция цифровых платформ – основы цифровой экономики

Цифровые платформы взаимодействуют друг с другом, обогащают друг друга данными и знаниями. Например, АСУТП отдельного предприятия взаимодействует с платформой метеоданных, и оно может прогнозировать погоду. Обмениваться данными с соседями, которые выращивают другую сельхозпродукцию, обмениваться данными и знаниями с аналитическими службами и так далее. Вот именно это отличает цифровую экономику от экономики, использующей отдельные цифровые технологии.

И недаром сегодня ведущие производители цифровых платформ и цифровой техники для сельского хозяйства говорят не просто о цифровой платформе, а они говорят о цифровой экосистеме.

В экосистему входят все необходимые элементы системы IoT. Это всевозможные датчики, системы связи, соединяющие работающую технику с системами обработки информации и системой датчиков. Система управления предприятием тесно связана с системами информации, поступающими со спутников, системами метеосвязи. Например, на рисунке 59 приведена экосистема Тримбл. Технология управления сельскохозяйственным производством, в частности растениеводством объединяет мониторинг урожайности, связанный с системой спутниковых данных и данных БПЛА, карты предписаний, технологии точного земледелия, управление водными ресурсами.

Объекты IoT – элементы экосистемы Trimble

Цифровая экосистема Trimble

Сенсорика в развитии технологии интернета вещей

Основным элементом технологии IoT являются датчики.

Датчик влажности, установленный в поле	Датчик влажности «Стриж»	Актуатор, выполняющий определенное действие

Датчики – основной элемент архитектуры IoT

Датчики в основном основаны на приеме различного вида волн – звуковых, световых или тепловых волн. Данные, поступающие с датчика, аккумулируются в базовой станции, которые затем передаются в личный кабинет потребителя. Устройство может работать без подзарядки около 10 лет. Работу, которую на основании данных с датчиков нужно сделать, выполняют актуаторы. Например, на основе информации о температуре в теплице при помощи актуаторов открываются окна в теплице. Между этими двумя устройствами, для того чтобы они взаимодействовали, находится компьютерная система.

Развитие интернета вещей невозможно без такой цифровой технологии как сенсорика. Датчики и сенсоры являются основой для технологий точного земледелия, которые уже прочно вошли в сельскохозяйственное производство, и в растениеводство, в частности.

Мониторинг и анализ состояния выращиваемых культур является сегодня главным источником информации о всхожести сельскохозяйственных культур, развитии, формирования урожая, наличии сорняков, болезней, вредителях. За счет мониторинга и анализа можно проследить эффективность проводимых обработок удобрениями и средствами защиты растений. Мониторинг дает возможность определить причины и факторы роста растений, возможность оперативно принять правильное управленческое решение.

Мониторинг, анализ, оценка состояния растительности и прогнозирование урожайности сельскохозяйственных культур являются информационной основой исследований в области точного земледелия, а также экономического планирования в аграрном секторе.

Сегодня существующие цифровые технологии позволяют применять дистанционные технологии определения многих параметров развития растений и состояния почв. Первичным элементом существующих информационных систем являются датчики и сенсоры, которые снимают большое количество различных параметров с различных объектов растениеводства. В настоящее время применяются следующие виды датчиков для:

• измерения свойств почвы;

• измерения свойств растений и травостоев;

• компьютерного мониторинга и составления карт урожайности;

• определения засоренности, поражения болезнями и вредителями;

• измерения свойств почвы;

• измерения свойств почвы;

• определения свойств почвы сегодня могут определять такие свойства почвы, как плотность, влажность, содержание гумуса, питательных веществ, кислотность, текстура.

Датчик для измерения свойств почвы

Для определения влажности и концентраций солей в почве используется бесконтактная техника измерения электрической емкости или электромагнитной индукции. Для этого используют, например, датчики типа Triscan австралийской фирмы Sentek Sensor Technologies, который с использованием программного обеспечения IrriMax позволяет прослеживать динамику заселенности и влажности почвы.

Для проведения непрерывного контроля вляжности почвы чаще всего используют прибор Veris 3100 американской фирмы Veries Technologies, работающий на основе измерения постоянного тока:

Важной характеристикой почвы, определяющей ее плодородие, является содержание гумуса. Для этих целей также может использоваться датчик. Наиболее часто для этих целей используется датчик 5TE фирмы Decagon, который используется с влагомером почвы ProCheck.

Датчик определения количества гумуса в почве