Сельскохозяйственная робототехника — сравнительно новая область. В последнее время этому уделяется особое внимание из-за нехватки рабочей силы в сельском хозяйстве и роста затрат на рабочую силу. В связи с растущим эксплуатационным использованием сельскохозяйственных роботов здесь была отмечена необходимость в специальном роботизированном симуляторе для такой деятельности. Потребность в специализированном симуляторе для исследований сельскохозяйственной робототехники является основной областью внимания данной статьи. Кроме того, были отмечены ограничения при непосредственном использовании обычных роботов-симуляторов в сельскохозяйственных условиях. В двух словах, была предпринята попытка подчеркнуть, что специальный симулятор для сельскохозяйственной робототехники был бы своевременным шагом вперед и ускорил бы рост сельскохозяйственных роботов.
Ключевые слова: сельское хозяйство, фотореалистичность, робототехника, симулятор робота, симуляция, продовольствие, программа, моделирование.
1. Введение
Население земли быстро растет и, как ожидается, к 2050 году превысит 9 миллиардов человек [1]. Чтобы накормить такое количество людей, необходимо увеличить мировое производство продовольствия. Есть только два способа преодолеть существующие ограничения: один — увеличить производительность на единицу площади, а второй — увеличить площадь обрабатываемых земель. Сельскохозяйственные роботы играют жизненно важную роль в рамках обоих этих решений. Сельскохозяйственные роботы представляют собой комбинацию в основном наземных роботов и частично воздушных роботов (когда речь идет о беспилотных летательных аппаратах, БПЛА). Моделирование является распространенным инструментом разработки роботизированных систем и не является чем-то новым для разработчиков робототехники, но в последнее время оно привлекло большое внимание из-за растущих вычислительных возможностей компьютерного оборудования при меньших затратах. Доступность роботизированных датчиков, таких как 3D-лидар и глубинные камеры, по более низким ценам придала дополнительный импульс разработке автономных роботов. В последние годы автономные роботы привлекли большое внимание, особенно в сельском хозяйстве, из-за нехватки рабочей силы на фермах [2]. Действительно, ожидается, что рынок сельскохозяйственных роботов вырастет с 4,9 млрд долларов США в 2021 году до 11,9 млрд долларов США к 2026 году [3]. Различные типы алгоритмов управления необходимо оценивать применительно к различным полевым условиям; например, роботы-подборщики работают в других условиях, чем роботы-прополочники. Но имитировать реальные полевые условия очень сложно, потому что в полях существует так много вариаций, таких как условия освещения, уровень запыленности, положение / ориентация листьев / стеблей и т. д. Также необходимы точные физические движки, которые могут обеспечивать точные биофизические взаимодействия, но это все еще отдаленная цель из-за сложной динамики как робототехнических систем, так и физического мира. Есть несколько хороших обзорных статей по симуляторам роботов, и эта статья не пытается сделать то же самое. В основном он посвящен потребностям и важности специального симулятора для проведения исследований в области сельскохозяйственной робототехники.
2. Тренажер для сельскохозяйственной робототехники
Шеннон дал отличное определение симуляции как процесса проектирования модели реальной системы и проведения экспериментов с этой моделью для понимания поведения системы и оценки различных стратегий функционирования системы. Программа моделирования роботов или robot simulator — это компьютерная программа, используемая для имитации реального поведения роботов в различных сценариях. Симуляторы роботов обычно используются для тестирования роботов там, где точное тестирование аппаратного обеспечения сложно, дорого или опасно использовать. Существуют различные этапы моделирования робота. Моделирование роботов для сельскохозяйственных операций выполняется по тем же этапам, что и традиционные симуляторы роботов, с особым акцентом на создание окружающей среды. Здесь окружающая среда означает расположение посевов или деревьев, условия освещения, типы почвы, уровень пыли или грязи в конкретном поле, на котором работает робот. Эта среда очень динамична, и ее трудно создать (причины указаны в других разделах). Это особенно актуально, если окружающая среда должна быть фотореалистичной и максимально приближенной к сценариям реального мира. Здесь возникает необходимость в специальном роботизированном симуляторе для исследований сельскохозяйственной робототехники, поскольку это помогло бы удобно создавать сельскохозяйственную среду.
3. Особые потребности в моделировании сельскохозяйственных роботов
Существует в основном два типа среды для моделирования сельскохозяйственных роботов: внутренняя и наружная среда. Внутренняя среда обычно означает теплицу или аналогичные типы контролируемой атмосферы, где растения выращиваются контролируемым образом. Наружная среда обычно означает растения, выращенные в условиях открытого грунта, где нет контроля над погодой и они полностью подчиняются естественным условиям. Эти условия очень разнообразны и непредсказуемы. Разным типам роботов требуются разные типы сред моделирования. Более того, в зависимости от типа культуры и стадии роста условия окружающей среды сильно различаются. Все виды роботов для сбора фруктов нуждаются в той или иной форме тактильных датчиков или датчиков давления, чтобы ощущать захват фруктов, если только это не вакуумный сбор фруктов. Эти захваты не очень точны, и скорость их работы также не очень высока. Кроме того, разные фрукты имеют разные стадии созревания, и для имитации плодов требуется имитация мягкого тела. Следовательно, для точного моделирования различных фруктов с разной степенью мягкости требуется имитация мягкого тела, а также реалистичная работа тактильных датчиков для правильного моделирования операций сбора плодов. Роботам, использующим системы визуального контроля, необходимо точное изображение окружающей среды для точной работы алгоритмов визуального контроля. Посевы обычно моделируются с помощью программного обеспечения для 3D-моделирования, такого как Blender, Maya или 3D Studio Max. В большинстве случаев люди покупают или используют бесплатную версию crop models и напрямую импортируют ее в среду моделирования. Но эти модели фиксированы и не могут быть изменены, чтобы включить искажение листьев или стеблей, и в среде моделирования разрешено только изменение размера формы или поворота, что означает, что модели не очень эффективны для тестирования алгоритмов зрения, поскольку природные условия сильно изменчивы, что несопоставимо со стандартными моделями, построенными профессиональными моделистами. Таким образом, специализированный симулятор для такого рода работ улучшил бы процесс разработки уборочных роботов. Обрезка очень важна для растений и кустарников. Они очень важны для некоторых растений, таких как виноградная лоза. Не только виноградная лоза, но и большинство декоративных и коммерчески выращиваемых растений время от времени требуют обрезки, что является очень трудоемкой работой. Роботы могли бы сыграть здесь большую роль. Но разработка робота, способного выполнять эту работу должным образом, является очень сложной задачей и требует серии испытаний, чтобы довести алгоритм управления до совершенства. Следовательно, существует потребность в специальной среде моделирования, которая могла бы справиться с такого рода задачами.
4. Недостатки существующих симуляторов
Сельскохозяйственные условия, такие как возделываемые пахотные земли, древесные плантации или фруктовые сады, не являются статичными, а, скорее, изменяются в короткие сроки. Например, условия эксплуатации в начале вегетационного периода, когда урожай/деревья невелики, сильно отличаются от более поздних, когда растения становятся зрелыми. Иногда роботизированная система управления транспортным средством полагается на данные одометра. Но когда на земле были камни, колеса могли проскальзывать, что в конечном итоге влияло на автономные навигационные характеристики автомобиля. Кроме того, хорошо известно, что более реалистичные модели помогли бы в более реалистичной генерации синтетических данных с использованием такой техники, как GAN (Generative Adversarial Networks). Искажение полученных изображений из-за попадания пыли, грязи или дождя на объектив является серьезной проблемой для алгоритмов машинного обучения или навигации, основанной на зрении, и очень распространено в сельскохозяйственных сценариях. В настоящее время доступные среды моделирования несопоставимы с реальными условиями, преобладающими на сельскохозяйственных полях. В реальных условиях изменение условий освещения является довольно распространенным явлением, и это может привести к непригодности датчика. Например, датчики инфракрасного диапазона широко используются в полевой робототехнике, но очень чувствительны к условиям освещения. В очень солнечных условиях они могут вообще не работать или давать очень плохие результаты [17]. Большинство используемых в настоящее время программ-симуляторов не способны имитировать реальную сельскохозяйственную среду, хотя недавние улучшения игровых движков, таких как Unreal Engine 5, Unity или robot simulator от NVIDIA Isaac Sim, позволили значительно продвинуться в направлении фотореалистичности. Но важна не только кинематика, жизненно важную роль играет динамика роботов. Динамические эффекты в большинстве случаев отсутствуют в обычных роботизированных симуляторах. Например, неровности на дорогах и трение о траву или дороги / тротуары не принимаются во внимание, хотя и имеют решающее значение для реалистичного моделирования. Популярные программы для моделирования роботов, такие как Gazebo, CoppeliaSim или Webots, имеют несколько встроенных объектов или различные типы роботов или роботизированных манипуляторов, но им не хватает компонентов для сельскохозяйственных операций, таких как прополка, посадка или сбор урожая. AWS RoboMaker — отличный инструмент для создания среды и простого моделирования роботов, но в нем также отсутствуют компоненты для создания сельскохозяйственной среды.
5. Выводы
Сельскохозяйственные роботы могли бы сыграть ключевую роль в увеличении производства продуктов питания, а также в снижении себестоимости трудоемких сельскохозяйственных работ. При разработке роботизированных систем для сельскохозяйственных операций моделирование является важным и надежным методом тестирования различных алгоритмов управления роботами или роботизированными манипуляторами. Недавно моделирование в робототехнике вышло на новый уровень с появлением мощных вычислений при низких затратах и совершенствованием игровых движков. Но программное обеспечение для моделирования в основном предназначено для моделирования города, дорожного движения или промышленной среды. Моделирование условий бездорожья не очень распространено, и специализированный симулятор для исследований современной сельскохозяйственной робототехники отсутствует. В этой статье была представлена необходимость и обоснование специального симулятора для исследований сельскохозяйственной робототехники. Было показано, чем сельскохозяйственная среда отличается от городской или промышленной и почему существует потребность в специальном симуляторе для ускорения роста сельскохозяйственной робототехники. Этот вид симулятора роботов также поможет в моделировании автономных транспортных средств или роботов для бездорожья.
Литература:
- Александратос Н., Бруинсма Д., Мир агрокультуры к 2030/2050, Рим, EAS Writing paper, 2013, стр. 34
- Тэйлор Д. Е., Чарльтон Д., Йунез-Науде A., Конец изобилию фермерского труда. Прикладные экономические перспективы и политика, 2013, стр. 48.
- Колинз Д., Чанд С., Вандеркоп A., Говард Д.. (2021) Обзор физических симуляторов для роботизированных приложений. Доступ к IEEE, 2021, URL: https://doi.org/10.1109/ACCESS.2021.3068769hbce
