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Wie wir den weltweit ersten Autopiloten fĂŒr einen MĂ€hdrescher fĂŒr Videoanalysen hergestellt haben

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Das ist das ganze Set, wenn es einen CAN-Bus gibt.

Noch vor fĂŒnf Jahren gab es keine normal funktionierenden neuronalen Netze fĂŒr die gleiche Bestimmung von Hindernissen und Stielkanten, daher gab es auch keine Videoanalyse. Es gab „blinde“ GPS-Methoden, die sich in der Praxis als alles andere als die besten herausstellten und das Ansehen der Automatisierung in der Landwirtschaft stark dĂ€mpften. Wir glauben, dass in fĂŒnf Jahren alle MĂ€hdrescher von visuellen Autopiloten prĂ€zise automatisiert werden, um vom Cockpit zur Seite zu schauen und alle Aspekte der Ernte zu kontrollieren.

Wir sind in dem Moment, in dem wir bereits vorgefertigte Technologien haben, diese sind gut getestet, billig und verfĂŒgen ĂŒber jĂ€hrliche Betriebserfahrung, und große MĂ€hdrescher betrachten sie mit Interesse. Höchstwahrscheinlich wird es wie bei Autoradios sein: Zuerst werden sie in Autos eingebaut, und dann werden die Autos mit bereits eingebauten geliefert. Wir modifizieren jetzt alte MĂ€hdrescher, aber wir wollen einen Platz im Ökosystem einnehmen und den Komplex auf alle neuen setzen.

Ein solches Projekt könnte aufgrund der Besonderheiten des Marktes in unserem Land, in Brasilien und sogar in einigen LĂ€ndern beginnen. Wir brauchen ein Land mit Landwirtschaft, Entwicklern im Inneren, ineffizienter Ernte (dh ein klarer Schmerz, der gerettet werden muss) und einer neuen Flotte von MĂ€hdreschern. Wir hatten GlĂŒck mit allem, einschließlich des Parks: Nach der UdSSR fiel alles auseinander, und jetzt sehen wir Autos vor etwa vier bis fĂŒnf Jahren auf den Hauptfarmen.

In Russland gibt es 350.000 MĂ€hdrescher, und weitere 35.000 werden jĂ€hrlich geliefert. Dies ist natĂŒrlich kein Automarkt, aber wenn Sie jetzt die richtige Entscheidung treffen, wĂ€hrend niemand dorthin gekommen ist, können Sie alles bekommen.

Aber lassen Sie uns besser sagen, wie es funktioniert und wie wir MĂ€hdrescher in Russland modifizieren.

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Wie ist der Arbeitstag des MĂ€hdrescherbetreibers mit unserem Agro Pilot?

Der MĂ€hdrescher - der Bediener oder Maschinenbediener - kommt um sieben Uhr morgens auf dem Feld an. Wenn dies nicht der erste Tag ist, befindet sich das Auto bereits mitten in der Ernte. Die Einstellungen werden fĂŒr den nĂ€chsten Abschnitt zum AufwĂ€rmen vorgenommen. Um neun Uhr morgens verlĂ€sst der Tau die Felder, Sie können beginnen. Sie mĂŒssen im Dunkeln fertig sein, wenn die Luftfeuchtigkeit wieder steigt. Sie können nicht im Regen arbeiten. In ungefĂ€hr zwei Wochen mĂŒssen Sie Zeit haben, um das gesamte Getreide zu sammeln, bevor es auf den Boden fließt: Je weiter, desto grĂ¶ĂŸer die Verluste. Sie können nicht frĂŒher beginnen: Das Getreide ist noch nicht gereift. Daher ist genau bei dieser Lastspitze jeder einfache Fehler oder Unfall sehr teuer.

Der Wechsel dauert bis zu 14 Stunden monotone Arbeit. Der Betreiber benötigt:

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Hier sprach mein Kollege Eduard ausfĂŒhrlicher ĂŒber die Merkmale, warum sich die Bediener letztendlich nur auf das Rollen konzentrieren , die Standardeinstellungen im Sammelmechanismus belassen und hĂ€ufig die StromleitungsunterstĂŒtzung oder den Traktor vorne verpassen und in die 10. Schicht stĂŒrzen.

Eine kurze Zusammenfassung: Eine Person kann die QualitĂ€t der Reinigung entweder steuern oder ĂŒberwachen. Das Lenken stellt sich als schlecht heraus, da der MĂ€hdrescher entlang des Vorsatzes eine Abmessung von 12 Metern hat und hĂ€ufig große gemĂ€hte Streifen aufgrund unvollstĂ€ndiger Kurven zurĂŒckbleiben.

Wenn Sie beim Rollen die Last entfernen, steigt plötzlich die Getreideernte auf wundersame Weise. In unserer Praxis im letzten Jahr vom selben Standort aus - um 3%, da der Betreiber die Möglichkeit hat, genauer zu sehen, was vor ihm liegt. Und etwa 3-5% mehr - aufgrund der Beibehaltung der Erfassung ohne "Bauchnabel" und große gemĂ€hte Teile. Plus keine UnfĂ€lle.

Im Allgemeinen ist dies eine sehr notwendige Sache, die lange umgesetzt worden wÀre, wenn es eine technische Möglichkeit gegeben hÀtte.

Technische Gelegenheit erschien


Der Autopilot macht Folgendes:

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Das heißt:

  • Der MĂ€hdrescher fĂ€hrt so, wie er sollte, je nach den Merkmalen des Wachstums der gegenwĂ€rtigen Kultur und wie die MĂ€hdrescher dazu gekommen sind.
  • Damit können Sie eine gemischte Flotte zusammenarbeiten: sowohl fĂŒr Fahrzeuge mit Autopilot als auch mit manueller Steuerung. Autopilot macht keinen Unterschied.
  • HĂ€lt den Abstand zwischen den GĂ€ngen sehr deutlich und sorgt so fĂŒr ein Minimum an MĂ€hen.
  • Er sucht nach Hindernissen, klassifiziert sie und entscheidet, was zu tun ist: herumlaufen, langsamer fahren oder, solange noch Zeit ist, den Bediener warnen.
  • UnterstĂŒtzung fĂŒr optimale Geschwindigkeit fĂŒr eine bestimmte Situation. Es gibt eine solche Funktion: Damit der MĂ€hdrescher sauber reinigen kann, mĂŒssen Sie das Intervall von beispielsweise 6 bis 6,5 Stundenkilometern fĂŒr beispielsweise Weizen eines bestimmten Modells einhalten. Wenn wir diese Linie ĂŒberqueren, wird die Masse grĂ¶ĂŸer, die Geißeln hören auf, alle Körner auszuschalten, und die Verluste nehmen exponentiell mit der Geschwindigkeit zu: sieben Kilometer - 0,2%, acht - 0,5% und so weiter.

Agrotechnische Bewertung eines der MĂ€hdrescher nach den Ergebnissen von Laborfeldtests
Wie sich die Geschwindigkeit auf die Erfassungsleistung auswirkt
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Die Hauptfunktion unserer AusrĂŒstung ist jetzt nicht das automatische Fahren, sondern der Ausschluss des menschlichen Faktors von der Arbeit des Bedieners. Die Grundausstattung unserer AusrĂŒstung hilft, die Rezession von Schnitter und unnötige LĂ€ufe zu vermeiden.

Was ist in der FĂŒllung


1. 2 MP Kamera an der Spiegelhalterung. Wir konzentrieren uns nur auf die Kamera: Dies ist der Hauptsensor. Mehr ist nicht erforderlich.

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2. Fahrerhausanzeige: Dies ist die Schnittstelle fĂŒr den Bediener. Dadurch werden Warnungen und Einstellungen vorgenommen.

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3. Steuereinheit unter der Kabine: Es gibt NVIDIA TX2. Der Hauptalgorithmus-Stack dreht sich dort, das Video wird verarbeitet und von dort werden Befehle an den CAN-Bus ausgegeben.

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Block 340 x 290 x 60 mm, 40 Watt.

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Das Modul zur Befehlsausgabe ist mit dem CAN-Bus oder einem anderen Systemeingang / -ausgang des MĂ€hdreschers verbunden. Es gibt insbesondere einige Hinterhalte mit der Tatsache, dass nicht ĂŒberall möglich ist und nicht ĂŒberall eine hydraulische Steuerung ĂŒber diese Schnittstelle möglich ist.

Bei der Erntemaschine der letzten fĂŒnf Produktionsjahre ist dies fast immer alles: eine Box mit Gehirn, eine Kamera, ein Display in der Kabine.

Der Raddrehungssensor wird benötigt, wenn der MĂ€hdrescher alt oder ohne Vorbereitung ist und wir diese Daten nicht vom Systembus erhalten können. Wir benötigen Daten fĂŒr die KilometerzĂ€hler (Geschwindigkeit und Drehwinkel der RĂ€der):

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Die Dosierpumpe im Hydrauliksystem wird benötigt, um die Hydraulik von unserem Copiloten direkt zu steuern:

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Der erste Hinterhalt mit dem CAN-Bus ist, dass es nicht immer eine klare Dokumentation gibt. Theoretisch gibt es andere Möglichkeiten, Signale vom Bus zu empfangen, aber in der Praxis sind dies in Russland sehr selten. Im Allgemeinen gibt es bestenfalls eine Art System-API und ein Kabelloch. In einem einfachen Fall wenden wir uns an den Hersteller dieses Lochs und bitten um eine Beschreibung des Protokolls. Nach ein paar Wochen Verhandlungen verstehen sie, wer wir sind und was wir brauchen, und senden. Nicht jeder nimmt dies einfach wahr, aber große Produzenten sind teilweise zufrieden mit uns, weil sie wissen, dass wir unsere Lösungen im letzten Jahr in einer Reihe von Farmen und großen landwirtschaftlichen Komplexen eingesetzt haben, was in den Medien ein wenig LĂ€rm verursacht hat .

Und sie fragen oft sofort, ob unsere Technologien in die Erntemaschine der Zukunft integriert werden können. Dies ist eine separate Geschichte, aber als Ergebnis des ersten Teils haben wir ein Protokoll, und alles ist in Ordnung.

In einer idealen Welt wĂ€re das das Ende. Leider gibt es manchmal immer noch FĂ€lle, in denen keine Dokumentation vorhanden ist oder der Hersteller keine eindeutige Beschreibung erhĂ€lt. In diesem Fall schließen wir den Bus an und kehren ihn um. NatĂŒrlich gibt es ein J1939-Protokoll, dem Hersteller folgen sollten, aber nicht jeder tut es. Normalerweise stellen Sie eine Verbindung mit dem Debugging-Dienstprogramm her, erhalten alle Pakete mit Variablen und setzen sich einfach mit dem Bediener auf die SchaltflĂ€chen. Ich ging - irgendwo wurde Null eine positive Zahl. Beschleunigt - die Anzahl hat zugenommen. Verlangsamt - verringert. Ja, die Geschwindigkeit ist. Und so - den ganzen Tag. Als nĂ€chstes mĂŒssen Sie die Korrelation erfassen und die Umrechnungsfaktoren auswĂ€hlen. Einmal haben wir einen sehr unangenehmen Fehler mit dem entdeckt, was auf dem TestgelĂ€nde funktioniert hat, aber nicht auf dem Feld. Der Harvester im Friedensmodus hat einige Pakete gesendet,und mit eingeschaltetem Schnitter und eingeschalteter Rolle ging er in einen speziellen Kampfmodus und begann, seine speziellen Kampfnachrichten in denselben erfassten Paketen zu senden. Wir mussten Datenschilder auf höllische Weise sammeln. Wie sich herausstellte, gab der Header seine Informationen normalerweise an dieselben Pakete in denselben Variablen weiter, und der Busdesigner optimierte dies alles wild, um keine neuen Variablen festzulegen. Wahrscheinlich nimmt er in seiner Freizeit am 256b-Intro-Wettbewerb teil.

Auch bei der Hydraulik gab es Überraschungen. Obwohl Danfoss zu den Partnern gehört, obwohl sie allen so viel wie möglich geholfen und detaillierte PlĂ€ne gegeben haben, kann alles nur durch Starten des MĂ€hdreschers ĂŒberprĂŒft werden. Irgendwo standen die Komponenten leicht an der Grenze, so dass das System fĂŒr den Kunden zur Ernte kam (und dies ist nur einer der FĂ€lle). Das heißt, es war notwendig, alles nachts zu montieren, zu starten, zu ĂŒberprĂŒfen und, falls zumindest etwas nicht stimmt, es zu entfernen, damit der MĂ€hdrescher am Morgen weiter verwendet werden kann. Wir kamen um acht Uhr abends an und begannen mit Hydraulik zu schamanen. Wir haben die erste Installation um vier Uhr morgens beendet. Sie wussten nicht, ob es anfangen wĂŒrde oder nicht. Wenn es nicht funktioniert, muss es zerlegt und in den normalen Zustand zurĂŒckversetzt werden. Gestartet - es funktioniert. Lenkt wie es sollte. Dies ist die coolste Hallo-Welt in unserem Leben. Ich hĂ€tte mir nicht vorstellen können, mit neuronalen Netzen zu arbeiten, aber wo ohne.

Sie können ein Mobilfunkmodem hinzufĂŒgen, um dem Kit Telemetrie zu senden. Das Kit benötigt jedoch kein GPS. Das ist ein großes Plus. Damit normales GPS-Fahren normal funktioniert, mĂŒssen Sie im Voraus eine Karte erstellen, eine RTK-Station fĂŒr Korrekturen einrichten oder ein Signalpaket kaufen und so weiter. Und drĂŒcken Sie immer noch Tasten und MenĂŒs, und Maschinenbediener mögen BenutzeroberflĂ€chen wirklich nicht. Wir haben eine Kamera-Box-Boarded-Lass uns gehen. Es ist nicht erforderlich, das Feld abzubilden, um es in Stifte zu schneiden. Sie mĂŒssen zum Feld fahren. Der Roboter wird sagen: "Oh, Prost, Feld!" Und geh einfach.

Warum nur eine Fahrkamera


2014 haben wir ein wissenschaftliches Stipendium fĂŒr einen Prototyp eines integrierten Managementsystems fĂŒr landwirtschaftliche Unternehmen mit KI erhalten. Wir stĂŒrzten uns in das GeschĂ€ft der landwirtschaftlichen Erzeuger und betrachteten die offensichtlichsten Punkte der Automatisierung. Russland ist eine sehr riskante Ernte (eine Ernte pro Jahr und fĂŒnf in Brasilien). Sie bewirtschaften ein Feld fĂŒr ein ganzes Jahr: teures Saatgut (dies ist das teuerste), dann bestreuen Sie es mit teuren Chemikalien (zweiter Kostenfaktor) und fĂŒhren einen Arbeitszyklus zur Vorbereitung von Boden und Pflanzen durch. Dies ist ein ganzes Jahr von MĂ€rz bis Herbst. Und nur im Herbst haben Sie zwei Wochen Zeit, um zu ernten. Wenn etwas schief geht, kann ein Plus oder Minus pro Tag 10% Ertragsverlust bedeuten.

Der MĂ€hdrescher kam nicht heraus, der MĂ€hdrescher wurde heruntergespĂŒlt, krumm zusammengekniffen - brach die Straße entlang. Alles einfach fĂŒr Stunden und Tage.

Mit dem Erkennen von Hindernissen haben wir begonnen. Sofort kam ein Lidar auf, aber es ist teuer, also die Kamera. Einmal eine Monokamera - Sie mĂŒssen Bilder sofort erkennen. Denn Sie mĂŒssen nicht nur sehen, sondern auch verstehen, was es ist, wie groß es ist, wie Sie sich verhalten, was Sie erwartet. Wir stehen entweder still oder bewegen uns vorwĂ€rts, aber Sie mĂŒssen den relativen Abstand zum Objekt kennen und sich immer noch an den Header 7,5 oder 9 Meter in verschiedene Richtungen erinnern (und dies ist nicht das Maximum, oft laufen bei laufenden Modellen auch 12-13 Meter). Trotzdem ist es bei solchen Abmessungen möglich, einen Traktorfahrer oder eine Tankmaschine versehentlich aus einem kleinen Bedarf an einer Kehrtwende herauszuschleifen.

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Neuronale Netze leisten hervorragende Arbeit. Da wir jedoch eine Monokamera haben, können Sie den Algorithmus in seltenen FÀllen mit einem 1:40 MÀhdreschermodell tÀuschen (da Sie auch Geometrie von einer Monokamera in Bewegung erhalten können). Aber solche kommen auf dem Feld selten vor.

Bei Mais (drei Meter Stiel) ist es beispielsweise wichtig, nach SÀulen zu suchen. Da wir eine Definition hatten, dass hier Kultur ist und was ein Hindernis ist, könnten wir weiter unterscheiden, wo Kultur ist.

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Und dies ist der Autopilot der zweiten Ebene:

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Es war sehr schwierig mit der Kultur selbst. Bei den ersten Wiederholungen der Reisen kamen wir auf das Feld, um eine neue Kultur zu finden oder eine bestimmte, die spezifisch aussah. Der schlecht beobachtete Agronom sprĂŒhte zum Beispiel nicht rechtzeitig. Geringe Ernte mit Unkraut - das neuronale Netz frisst nicht. Einmal kamen wir zum Testen auf die Farm. Und es herrscht ein völlig anderes Klima, und Gerste sieht ĂŒberhaupt nicht so aus wie im Nachschlagewerk des Agronomen. Und in unserer Segmentierung werden die gemĂ€hten und abgeschrĂ€gten Teile nicht richtig erkannt. Es gab nur wenige Daten fĂŒr das Trainingsmuster, aber wir haben sie selbst aufgenommen. Den ganzen Tag bis zum Abend fuhren wir mit einem Maschinenbediener durch die Felder und nahmen eine neue Probe. Sie setzten sich nachts mit ihren Mitarbeitern ins Hotel, um diese Daten zu markieren. Umschulungsnetzwerk aufbauen. Am nĂ€chsten Tag fuhr alles auf ein neues Feld.

So können Sie das Zielmuster hinzufĂŒgen:

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Laut Eduard, der dies den Landwirten erklĂ€rt, verstehen die Menschen selbst vollkommen, dass die Reinigung der Hauptpunkt der Automatisierung ist. Dort fĂŒttert der Tag im Jahr. Und sie versuchen mit aller Kraft, menschliche Fehler auszuschließen. Am Ende einigen wir uns auf einen "Look". Bevor die Saison kommt, installieren unsere Servicegruppe oder HĂ€ndler alles. FĂŒhren Sie dann eine KalibrierungsprĂŒfung durch. Oder vor der Erntezeit werden sie sofort kalibriert, es dauert anderthalb Tage.

Wenn es interessant ist, kann ich Ihnen spĂ€ter ĂŒber die Merkmale der Erkennung von allem erzĂ€hlen, was auf den Feldern zu finden ist, oder darĂŒber, wie wir wunderbar Trainingsmuster sammeln, weil die fertigen widerlich und nicht fĂŒr russische VerhĂ€ltnisse geeignet sind. Dies liegt auch daran, dass wir weltweit die ersten sind, die sich mit diesem Thema befassen, und daher gibt es noch keine etablierten Praktiken.

PS Wenn Ihr Agronom nicht auf HabrĂ© ist und er interessiert ist, können Sie hier Kontakte finden: promo.cognitivepilot.com und inhaltlich diskutieren, fĂŒr welche Kombination welche spezifischen GerĂ€te benötigt werden, wie viel sie kosten und wie Sie sie schnell sehen können. zu erleben.

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