Robotics technology and agrochemical support of plant cultivation


Cite item

Full Text

Abstract

The article provides an overview of methods for monitoring of crop condition and variability (diversity) of soil fertility in the field. Two ways of their implementation having fundamental importance to robotic technologies are marked, namely the remote and at-ground ones. Remote methods for identification of diversity of soil fertility and crop condition are infrared spectrometry of crops by means of helicopters, quadcopters, drones and other low-altitude vehicles capable to shoot the condition of targets by means of attached camera, and also the radar-photometric remote sensing which allows to mark the field areas with different agrochemicals properties in real-time mode. Among the at-ground methods of agrochemical investigation of soils and crops special attention is payed to the mesh method of soil sampling with the use of automated samplers equipped with navigational devices, the usage of relation of soil fertility with its topography and the scanning of electrical conductivity of soil. The article presents a variant of identification of field contours of soil fertility during the automatic determination of productivity of crops (principally grain-crops) in harvesting process. A block diagram of implementation of this method is given. The obtained data is used for the construction of field productivity map, which allows to divide the areas (contours) on levels of productivity. A tracked chassis with hybrid power plant, motion control equipment and machine vision device is described. The chassis serves as the practical basis for development of robotic technologies in plant cultivation, including the fertilizer distributor that will become the base robotic unit in case of full robotization of agrochemical support of plant cultivation based on unmanned mobile power units.

About the authors

V. G Sychev

D.N. Pryanishnikov All-Russian Research Institute of Agricultural Chemistry

Email: info@vniia-pr.ru
Academician of the Russian Academy of Sciences, DSc in Engineering Moscow, Russia

R. A Afanas'ev

D.N. Pryanishnikov All-Russian Research Institute of Agricultural Chemistry

Email: info@vniia-pr.ru
DSc in Engineering Moscow, Russia

Z. A Godzhaev

All-Russian Research Institute of Agricultural Mechanization

Email: vim-transport@mail.ru
DSc in Engineering Moscow, Russia

A. P Grishin

All-Russian Research Institute of Agricultural Mechanization

Email: vim-transport@mail.ru
DSc in Engineering Moscow, Russia

A. A Grishin

All-Russian Research Institute of Agricultural Mechanization

Email: vim-transport@mail.ru
PhD in Economics Moscow, Russia

References

  1. Прянишников Д.Н. Избранные сочинения. Т. 1. М.: Колос, 1965. 721 с.
  2. Афанасьев Р.А., Благов А.В., Мейер О.Н. Усовершенствованный способ агрохимического обследования почв. Патент РФ №2102748, 1998.
  3. Афанасьев Р.А., Ширинян М.Х., Благов А.В. и др. Способ дистанционной диагностики озимой пшеницы вне зависимости от погодных условий и времени суток. Патент РФ № 2075076, 1997.
  4. Афанасьев Р.А., Аканов Э.Н., Сычев В.Г. и др. Способ определения удельной электропроводности почвы. Патент РФ №2331070, 2008.
  5. Крупеников И.А. История почвоведения. М.: Наука, 1981. 328 с.
  6. Сычев В.Г., Байбеков Р.Ф., Измайлов А.Ю. и др. Информационно-технологическое обеспечение точного земледелия // Плодородие. 2011, №3. С. 44-47.
  7. Михайлов Н.Н., Книпер В.П. Определение потребности растений в удобрениях. М.: Колос, 1971. 256 с.
  8. Афендулов К.П., Лантухова А.И. Удобрения под планируемый урожай. М.: Колос, 1973. 240 с.
  9. Гришин А.П., Гришин В.А., Гришин А.А. и др. Ключевые технологии и прогноз развития сельскохозяйственной робототехники // Энергообеспечение и энергосбережение в сельском хозяйстве: Мат-лы X Междунар. науч.-практ. конф. М.: ВИЭСХ, 2016. С. 66-73.
  10. Годжаев З.А., Гришин А.П., Гришин А.А. Перспективы развития роботизированных технологий в растениеводстве // Тракторы и сельхозмашины. 2015, №12. С. 42-45.
  11. Гришин А.П., Гришин В.А., Гришин А.А. и др. Программное обеспечение асинхронного привода гусеничной платформы // X Международная научно-практическая конференция «Энергообеспечение и энергосбережение в сельском хозяйстве». Май 2016. ВИЭСХ. С. 165-172.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML

Copyright (c) 2016 Sychev V.G., Afanas'ev R.A., Godzhaev Z.A., Grishin A.P., Grishin A.A.

Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.
 


Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».