Казанский федеральный университет (КФУ) совершил прорыв в агроробототехнике. Специалисты Лаборатории интеллектуальных робототехнических систем ИТИС создали алгоритм для парка электрических беспилотных тракторов, способный в режиме реального времени оценивать плотность почвы и оптимизировать маршруты. Ключевая инновация — снижение давления на грунт благодаря замене тяжелой техники на рои легких (до 100 кг) автономных машин.
Сейчас поля часто обрабатывают огромные, тяжелые тракторы. Они давят на землю, и она становится твердой, это называется «уплотнением». Например, если постоянно ходить по газону, трава будет хуже расти. Мы хотим использовать много маленьких, легких тракторов, управляемых без участия человека, чтобы такого не происходило.
Алгоритм комбинирует три параметра: карту плотности грунта, данные о ранее обработанных участках и расположение зарядных станций.
Технология, представленная на конференции ADOP 2025, использует лидары и датчики мониторинга грунта. Искусственный интеллект прогнозирует зоны потенциального уплотнения, перенаправляя тракторы по динамическому полевому покрытию. Более того, они способны функционировать самостоятельно, что уменьшает необходимость в привлечении рабочей силы. А оптимизация путей следования и рациональное расположение пунктов зарядки помогут уменьшить расход энергии.
Читайте ещё материалы по теме:
Мультиагентные AI-системы внедряются Сбером в сферу инкассации
