В рамках проекта проводится исследование фундаментальной научной проблемы по разработке и применению новых методов разработки систем управления автономными средствами на основе синтеза данных сенсорных систем, их интеллектуального анализа и выработки управляющих воздействий на движитель автономных машин. Методы обеспечивают разработку автономных технологических систем для работы в условиях северных территорий. Разрабатывается концептуальная модель роботизированной платформы для выполнения лесохозяйственных работ в условиях Республики Карелия.

Управление автономной платформой направлено на формирование оптимальной траектории движения на основе сбора и анализа информации о состоянии экстремальной среды и положении автономной платформы. Разрабатываемая автономная платформа предназначена в первую очередь для технологического использования: а) проведения лесопосадочных работ; б) проведения лесохозяйственных уходов; в) для проведения мониторинга состояния лесных культур.

Интеллектуальные системы управления автономной платформой, учитывающие состояние экстремальной лесной среды, позволят адаптировать параметры их движения к экстремальной среде, выработать решения по изменению траектории на основе синтеза решения на основе интеллектуального анализа данных сенсорных систем и выработки управляющих воздействий на движитель автономной платформы.

Лесной робот представляет собой полуавтоматическую мобильную платформу, которая осуществляет движение на пересеченной местности и выполняет работы по мониторингу лесов и лесовосстановлению.

Ценность для заказчика

Лесной робот позволяет автоматизировать проведение лесохозяйственных, в частности, работ по лесовосстановлению.

Функции и схема работы сервиса

Лесной робот представляет собой полуавтоматическую мобильную платформу, которая осуществляет движение на пересеченной местности и выполняет работы по мониторингу лесов и лесовосстановлению.

Технология реализации

Технология разработки систем управления автономными платформами строится на основе получения данных от сенсорных систем, характеризующих состояние местности, наличие препятствий, положение движителей и корпуса платформы, последующего анализа и сопоставления с предварительными данными о состоянии экстремальной местности, выработки решения о траектории движения или изменения параметров движителя – положения, направления движения, подводимой мощности.

Сенсорная часть системы управления автономной платформой включает датчики и приборы: а) глобального и локального позиционирования, б) видеоанализа местности, в) анализа состояния грунтовой поверхности, г) положения движителей и корпуса платформы.

Аналитическая часть системы управления автономной платформой включает: а) подсистему сбора и хранения данных; б) систему анализа данных, основанную на применении искусственного интеллекта; в) систему обучения автономной платформы, базирующуюся на основе решений, приведших к успешному преодолению экстремальных местностей.

Предложение потенциальным потребителям

Проект находится на стадии разработки и проведения исследований.

Исследования

Результаты научных исследований по теме проекта представлены в следующих публикациях:

1. Rego G.E. Manipulator motion tracking conceptual model [Text] / G.E. Rego, N.A. Bazhenov, L.V. Schegoleva // Proceeding of the 31st Conference of FRUCT Association. - Helsinki, Finland, 2022. - vol.31. - P.450-458. (РИНЦ)
2. Мейгал А.Ю. Motor Activity Sensorics for mHealth Support of Human Resilience in Daily Life [Текст] / А.Ю. Мейгал, Л.И. Герасимова-Мейгал, Г.Э. Рего, Д.Ж. Корзун // Proceedings of FRUCT'32 / FRUCT Oy, Finland. - Tampere, Finland, 2022. - С.169-177. - Режим доступа: https://fruct.org/publications/volume-32/fruct32/. - ISSN 2305-7254. (Web of Science, Scopus, РИНЦ)
3. Rego, G.E., Grigoreva, O.I., Voronov, R.V. Algorithms for calculating schemes of transport routes in a felling area // IOP Conference Series: Earth and Environmental Science, 2021, 806(1), 012025 (Scopus, РИНЦ)
4. G. Rego, N. Bazhenov and D. Korzun, "Trajectory Construction for Autonomous Robot Movement based on Sensed Physical Parameters and Video Data," 2021 30th Conference of Open Innovations Association FRUCT, 2021, pp. 200-206, doi: 10.23919/FRUCT53335.2021.9599958. (Scopus, РИНЦ)
   Корзун Д.Ж. AmIIoTE: Ambient Intelligence in Internet of Things Environments [Electronic resource] / Д.Ж. Корзун // UBICOMM 2020, The Fourteenth International Conference. Special track on Mobile Ubiquitous Computing, Systems, Services and Technologies. Special trac. - Nice, French Riviera, France, 2020. - P.1-3. - URL: https://www.iaria.org/conferences2020/filesUBICOMM20/AmIIoTE_Editorial.pdf.
5. Рего Г.Э. Проект «Лесной робот»: концептуальная модель анализа движения мобильной робототехнической системы для лесовосстановления и рубок ухода / Рего Г.Э., Корзун Д.Ж., Щеголева Л.В. – Перспективы и возможности использования цифровых технологий в науке, образовании и управлении. сборник материалов Всероссийской научно-практической конференции. – Астрахань, 2022. – С. 206-210.
6. Галактионов О.Н. О конструкции колесного шасси и сенсорной системы для автономного движения по труднопроходимой местности с преодолением и обходом препятствий при выполнении лесохозяйственных работ (статья) [Текст] / О.Н. Галактионов, Г.Э. Рего, М.Г. Томских, С.А. Завьялов, Д.Ж. Корзун // ЦНИИ РТК. - Санкт-Петербург, 2022.
7. Рего Г.Э. Обоснование оборудования для лесного робота в привязке к решаемым научным и производственным задачам [Текст] / Г.Э. Рего, Н.А. Баженов, Е.И. Рыбин // Робототехника и искусственный интеллект: материалы XIV Всероссийской научно-технической конференции с международным участием (г. Железногорск, 26 ноября 2022 г.). - Красноярск, 2022. - С.49-57. - Режим доступа: https://aesfu.ru/local/conference/_docs/2022/RAI-22_print.pdf.