Разработчики: | ПНИПУ Пермский Национальный Исследовательский Политехнический Университет |
Дата премьеры системы: | 2024/06/14 |
Отрасли: | Сельское хозяйство и рыболовство |
Технологии: | Робототехника |
Основные статьи:
2024: Представление ПАК БПЛА для повышения урожайности посевов
Пермский Политех представил ПАК БПЛА для повышения урожайности посевов. Об этом университет сообщил 14 июня 2024 года.
В агропромышленность активно внедряют технологии, которые повышают производительность и прибыльность предприятий. На помощь человеку в сельском хозяйстве приходят искусственный интеллект, автономные роботы и дроны. Они упрощают работу фермеров, собирают данные для прогнозирования урожая и выявления проблем, создают карты полей и даже вносят удобрения в почву. Поэтому российские аграрии обращают особое внимание на разработку технологий в этой области. Ученые Пермского Политеха разработали программно-аппаратный комплекс БПЛА с мультиспектральной камерой, который обеспечит инновационный подход к ведению сельского хозяйства и точечного земледелия. Использование дрона сократит расходы воды, удобрений и средств защиты растений, а также на 20% повысит урожайность посевов.
Применение дронов в сельском хозяйстве дает возможность проводить детальный мониторинг полей. Беспилотные летательные аппараты оснащены камерами и сенсорами, благодаря которым можно получить высококачественные изображения и данные о состоянии почвы и растений. Такая информация дает фермерам точное представление о состоянии урожая.Известный писатель-фантаст Сергей Лукьяненко выступит на TAdviser SummIT 28 ноября. Регистрация
Также БПЛА помогает выявлять заболевания и изменения в росте растений на ранних стадиях. С помощью мультиспектральных камер они определяют изменения в цвете и текстуре растений, что указывает на наличие болезней, вредителей или дефицита питательных веществ. Такой мониторинг позволяет быстро принять меры, сократить потери урожая и использование химических препаратов. На июнь 2024 года на российском рынке нет аналогов этого продукта.
Ученые Пермского Политеха разработали программно-аппаратный комплекс БПЛА с мультиспектральной камерой для автоматизации и оптимизации сельскохозяйственного производства в России.
Наша технология поможет регулярно собирать данные в различных диапазонах электромагнитного спектра, что обеспечивает точность мониторинга, своевременное выявление проблемных участков и принятие необходимых мер. Мультиспектральная камера на дроне дает информацию о состоянии посевов, уровне влажности почвы, наличии болезней и вредителей, открывает возможности для точечного внесения удобрений и средств защиты растений. Это минимизирует негативное воздействие на окружающую среду и повышает эффективность использования ресурсов, – сказал руководитель проекта, студент кафедры «Автоматика и телемеханика» ПНИПУ Руслан Мухаметсафин. |
Изначально оператор задает область облета и параметры камеры. Затем БПЛА сам проходит построенный маршрут и делает снимки, после чего специалист скидывает данные с камеры на компьютер и производит их обработку. Возможен и ручной режим управления, но сельскохозяйственные посевы – это всегда большая область, поэтому эффективнее запускать дрон в автономном режиме, – объяснил менеджер проекта, студент кафедры «Прикладная математика» ПНИПУ Мария Гарипова. |
Плюс разработки политехников в технических характеристиках дрона: его время нахождения в воздухе составляет до 40 минут, максимальная высота полета – 6000 метров и грузоподъемность – до 10 кг. Также есть возможность обслуживания БПЛА в России, что значительно сократит затраты на ремонт.
Конечный потребитель, а именно агропромышленные комплексы, компании-провайдеры сельхоз услуг и научно-исследовательские учреждения получат беспилотный летательный аппарат со всей нужной документаций и руководством пользователя, на основе которого будет предоставляться услуга для мониторинга состояния посевных полей. Наша технология принесет значительный вклад в развитие сельского хозяйства, обеспечивая его более эффективным и устойчивым инструментом, способствующим прогрессивному развитию, – поделился научный руководитель проекта, доцент кафедры «Автоматика и телемеханика» ПНИПУ, кандидат технических наук Сергей Сторожев. |
По оценкам ученых Пермского Политеха, применение программно-аппаратного комплекса БПЛА с мультиспектральной камерой на 10-20% повысит урожайность посевов, на 15-25% сократит затраты на удобрения и средства защиты растений, а также на 20-30% снизит расход воды для орошения. В свою очередь, это позволит существенно сэкономить ресурсы и повысить общую эффективность сельскохозяйственного производства.
Подрядчики-лидеры по количеству проектов
Promobot (Промобот) (31)
Cognitive Pilot (Когнитив Роботикс) (14)
Яндекс (Yandex) (14)
Nvidia (Нвидиа) (11)
Cognitive Technologies (Когнитивные технологии) (10)
Другие (502)
Mains Lab (Мэйнс Лаборатория) (2)
Яндекс (Yandex) (2)
Московский центр инновационных технологий в здравоохранении (2)
АББ Россия (ABB) (1)
НТР, НТР Томск (NTR Lab) (1)
Другие (45)
Распределение вендоров по количеству проектов внедрений (систем, проектов) с учётом партнёров
Promobot (Промобот) (9, 32)
ABB Group (8, 23)
Cognitive Pilot (Когнитив Роботикс) (3, 21)
Cognitive Technologies (Когнитивные технологии) (1, 21)
Яндекс (Yandex) (2, 11)
Другие (579, 143)
ABB Group (2, 11)
Promobot (Промобот) (2, 4)
Cognitive Pilot (Когнитив Роботикс) (1, 2)
Gaskar Group (Гаскар Интеграция) (1, 2)
Ronavi Robotics, Ронави Роботикс (ранее Ронави логистические системы) (1, 2)
Другие (10, 11)
Транспорт будущего (2, 1)
Бирюч-НТ Инновационный Центр (2, 1)
Эфко ГК (2, 1)
Smart Meal Service (Смарт Мил Сервис) (1, 1)
YaCuAi (1, 1)
Другие (13, 13)
Fora Robotics (Фора Роботикс) (1, 2)
Яндекс (Yandex) (1, 1)
Aripix Robotics (Арипикс Роботикс) (1, 1)
Rozum Robotics (Розум Роботикс) (1, 1)
Роботех (Robotech) (1, 1)
Другие (5, 5)
Pudu Robotics (Pudu Technology) (1, 2)
Яндекс (Yandex) (1, 2)
КиберСклад (1, 1)
Intuitive Surgical (1, 1)
Геоскан (Geoscan) (1, 1)
Другие (0, 0)
Распределение систем по количеству проектов, не включая партнерские решения
Promobot - 26
Cognitive Agro Pilot Система автоматического вождения - 21
ABB IRB Промышленные роботы - 19
Da Vinci (робот-хирург) - 11
Nvidia Drive AI-платформа для самоуправляемых автомобилей - 10
Другие 127
ABB IRB Промышленные роботы - 8
YuMi (Мобильный коллаборативный робот) - 4
Promobot - 4
Cognitive Agro Pilot Система автоматического вождения - 2
Ronavi Robotics: H-серия Роботы для обслуживания складов - 2
Другие 11
Роббо Класс - 1
Эфко: Hi-Fly Taxi Аэротакси - 1
Лаборатория знаний: Neuro Angel - 1
YaCuAi Робот Unit - 1
Gaskar Group Hive Автономные дронопорты - 1
Другие 9