Найти

Результаты поиска

• ИНТЕГРИРОВАННАЯ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНАЯ СИСТЕМА УПРАВЛЕНИЯ БЕСПИЛОТНЫМ ТРАНСПОРТОМ

  А.Л. Охотников

  2025-01-30

  Аннотация ▼

  Статья описывает результаты разработки и внедрения интеллектуальной системы управ-
  ления беспилотным поездом «Ласточка» на Московском центральном кольце. Особенностью бес-
  пилотной системы управления железнодорожным транспортом является: относительно высокая
  скорость и большая масса поездов, которые определяют длинный тормозной путь. Необходимо
  решение задачи точного определения расстояния до препятствия, его идентификации и определения
  точного местоположения поезда на пути. Эту задачу может решать интеллектуальная система
  принятия решений на основе интеграции систем технического зрения и высокоточного позициони-
  рования. Основным элементом системы управления является специализированный вычислитель,
  использующий технологии искусственного интеллекта. Для распознавания и идентификации пре-
  пятствий система управления применяет искусственную нейронную сеть, входящую в состав про-
  граммного обеспечения вычислителя. Техническое зрение работает в четырех диапазонах электро-
  магнитных волн. Систему технического зрения можно рассматривать как информационно – изме-
  рительную систему, осуществляющую ввод и обработку информации без участия человека. Пред-
  ставлена структура интегрированной системы технического зрения, которая включает бортовую,
  инфраструктурную и мобильную системы. Эксперимент показал, что система технического зрения
  реагирует быстрее человека в среднем на 14 секунд. Предложен состав оборудования интегриро-
  ванной высокоточной системы позиционирования, которая помимо глобальной навигационной спут-
  никовой системы, бесплатформенной инерциальной системы и одометров, включает цифровую мо-
  дель пути. Цифровая модель пути является источником точного местоположения опорных объек-
  тов инфраструктуры, относительно которых определяется позиционирование транспортного объ-
  екта с высокой точностью и основой обнуления возрастающей погрешности измерений инерциаль-
  ной навигационной системы и одометра. Описаны результаты практического внедрения интеллек-
  туальной системы управления на Московском центральном кольце.

• ПРОЕКТИРОВАНИЕ СИСТЕМЫ УПРАВЛЕНИЯ И ОБЕСПЕЧЕНИЕ АВТОНОМНОСТИ ДЛЯ МОБИЛЬНОГО ДВУХКОЛЕСНОГО РОБОТА

  А. А. Ткаченко , Д.Д. Девяткин

  2022-04-21

  Аннотация ▼

  Управление с прогнозированием (Model Predictive Control) – это усовершенствован-
  ный метод управления процессами, который используется при соблюдении набора ограни-
  чений. С инженерной точки зрения MPC-метод проектирования систем управления явля-
  ется привлекательным, т.к. является сравнительно простым при проектировании, в том
  числе для решения сложных производственных задач. Данный метод схож с классическим
  синтезом системы управления на основе линейно-квадратичного регулятора (LQR). Ключе-
  вое различие между MPC и LQR заключается в том, что управление с прогнозированием
  решает задачу оптимизации в пределах скользящего временного горизонта, в то время как
  линейно-квадратичный метод используется для решения той же задачи фиксированное
  временное окно. В работе рассматривается способ построения системы управления для
  двухколесного мобильного робота с использованием Model Predictive Control. Приведен про-
  цесс построения математической модели механической системы робота, а также выпол-
  нена линеаризация полученной модели. Представлены основные принципы построения сис-
  темы управления на основе MPC для линейных систем без внешних возмущений, а также с
  использованием наблюдателя для оценки состояний модели при влиянии аддитивных белых
  гауссовских шумов. Рассмотрен вариант синтеза системы управления с накладываемыми
  ограничениями на входной сигнал. Также представлен способ определения положения двух-
  колесного робота в пространстве с помощью системы технического зрения, которая ос-
  нована на использовании искусственной нейронной сети. Приведена архитектура модели,
  использующаяся совместно со стереокамерой, с помощью которой реализуется построе-
  ние карты глубины изображения. В качестве архитектуры нейронной сети используется,зарекомендовавшая себя модель YOLOv3. В работе описываются модели, которые неспо-
  собны проводить обработку данных в режиме реального времени. Помимо вышеперечис-
  ленного в работе подробно описывается принцип работы модели глубокого обучения –
  YOLOv3, которая основана на нескольких блоках обработки входных данных. Представле-
  но подробное описание реализации стереокамеры в связке с моделью искусственной ней-
  ронной сети с помощью языка программирования Python и библиотек для работы с видео-
  данными и стереокамерой.

• РАЗРАБОТКА РОБОТИЗИРОВАННОГО ИМИТАТОРА ПОДВОДНОГО АППАРАТА ДЛЯ ИССЛЕДОВАНИЯ СПОСОБОВ АВТОНОМНОГО ВЗАИМОДЕЙСТВИЯ РЕЗИДЕНТНЫХ АНПА С ОБЪЕКТАМИ ПОДВОДНОЙ ИНФРАСТРУКТУРЫ

  А.М. Маевский , И.А. Печайко , М. А. Алексеев , Н. М. Буров

  2025-04-27

  Аннотация ▼

  Представлен процесс разработки имитатора подводного аппарата (ИПА) с установленным
  5-степенным подводным манипуляторным комплексом (МК). Имитатор предназначен для ком-
  плексной отработки автономного взаимодействия морского робототехнического комплекса
  (МРТК) с объектами подводной инфраструктуры. В частности, рассматривается пример реше-
  ния задач работы имитатора с макетом подводной панели подводного добычного комплекса
  (ПДК) и решение задачи определения конкреции и их автономного забора при помощи имитатора
  и МК. Современные тенденции развития подводной робототехники ориентированы на создание
  резидентных автономных систем, способных работать в удаленных и труднодоступных районах
  Мирового океана в круглогодичном режиме. Развитие резидентных технологий связано с необхо-
  димостью снижения операционных затрат, минимизации рисков для персонала и увеличения вре-
  мени автономного функционирования подводных комплексов. Применение таких технологий осо-
  бенно актуально в условиях освоения дальнего шельфа, где традиционные методы эксплуатации
  подводных аппаратов сталкиваются с техническими и экономическими ограничениями. Необхо-
  димость проведения работ на дальнем шельфе обусловлена возрастающим спросом на углеводо-
  родные ресурсы и исчерпанием легко доступных месторождений на континентальном шельфе.
  Согласно прогнозам, перспективные глубоководные районы, расположенные на глубинах более
  1000 м, обладают значительным потенциалом добычи нефти и газа. По оценкам специалистов,
  объем извлекаемых запасов в таких районах может составлять сотни миллиардов баррелей угле-
  водородного сырья, что делает разработку эффективных автономных решений стратегически
  важной задачей для нефтегазовой отрасли. В работе представлены программно-аппаратные
  решения, используемые при реализации ИПА. Приведена структурная схема конструкции, описана
  архитектура программного обеспечения и особенности применения систем искусственных ней-
  ронных сетей (ИНС) в составе системы технического зрения (СТЗ) ИПА. Использование ИНС
  позволяет значительно повысить автономность работы подводных манипуляторов при выполне-
  нии сложных технологических операций, таких как захват объектов с грунта, работа с объекта-
  ми донной инфраструктуры и др. В заключении продемонстрированы полученные результаты,
  подтверждающие работоспособность принятых конструктивных, программных и аппаратных
  решений при выполнении реальных работ в автономном режиме с макетами рабочих инструмен-
  тов hot-stab и torque-tool и ответными частями, расположенными на макете панели ПДК.

• МЕТОД АВТОМАТИЧЕСКОЙ ОПТИМИЗАЦИИ БАЗЫ НЕЧЕТКИХ ПРАВИЛ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫХ РЕГУЛЯТОРОВ НА ОСНОВЕ СУБТРАКТИВНОЙ КЛАСТЕРИЗАЦИИ

  А.С. Игнатьева , В.В. Шадрина , В. В. Игнатьев , А.В. Максимов

  181-197

  2025-07-24

  Аннотация ▼

  Целью работы является разработка метода оптимизации базы нечетких правил интеллектуального регулятора для управления техническим объектом с использованием субтрактивной кластеризации. В статье приведен обзор и краткий анализ состояния дел в области оптимизации работы интеллектуальных систем управления. Для достижения цели исследования разработана гибридная модель, в которой управление техническим объектом реализуется с помощью классического ПИ-регулятора и нечеткого ПИ-регулятора с сгенерированной структурой системы нечеткого вывода типа Cyгено и разработанной моделью адаптивной системы нейро-нечеткого вывода. Данная конфигурация модели позволяет формировать базу нечетких правил, которая не зависит от знаний эксперта в предметной области. В статье предложен новый метод оптимизации базы правил нечеткого регулятора на основе методов кластеризации, в частности субтрактивной кластеризации, позволяющий уменьшать количество правил нечеткого логического вывода и увеличить быстродействие системы управления техническим объектом. Сначала проведено моделирование гибридной модели, синтезированной на основе значений нечеткого и классического регуляторов до применения субтрактивной кластеризации. Применение субтрактивной кластеризации по разработанному в исследовании способу для значений классического регулятора и нечеткого, позволило добиться их количественного сокращения в 1,7 и 5,25 раз соответственно. Затем проведено моделирование гибридной модели, синтезированной на основе значений нечеткого и классического регуляторов после применения субтрактивной кластеризации. Результаты, полученные в процессе моделирования показали высокую эффективность предложенного метода оптимизации базы правил нечеткого регулятора. За счет применения субтрактивной кластеризации в гибридной модели для интеллектуального регулятора удалось значительно уменьшить количество функций принадлежности, требуемых для описания входных лингвистических переменных (с пяти до четырех) и уменьшить количество правил нечеткого логического вывода (с двадцати пяти до шестнадцати). Анализ полученных графиков переходных процессов, полученных для гибридных моделей до и после применения субтрактивной кластеризации, показал, что основные показатели качества процесса управления остаются неизменными при существенном сокращении проводимых вычислений.

• АНАЛИТИЧЕСКИЙ СИНТЕЗ АЛГОРИТМА УПРАВЛЕНИЯ ЭЛЕКТРИЧЕСКОЙ СИСТЕМОЙ ТОРМОЖЕНИЯ КОЛЕСА ШАССИ ВОЗДУШНОГО СУДНА

  А.З. Асанов , А. В. Куковинец , А.Ю. Чекин

  2022-03-02

  Аннотация ▼

  В настоящее время отечественные и зарубежные исследователи развивают в авиа-
  ционной отрасли технологии, связанные с электрификацией функциональных систем воз-
  душных судов. Тормозная система оказывает непосредственное влияние на безопасность,
  устойчивость и функциональные возможности воздушного судна. Поэтому мотивация
  замены гидравлической системы сопровождается результатами многосторонних исследо-
  ваний архитектур электрических систем торможения, в том числе возможностью повы-
  шения качества таких систем за счёт внедрения эффективного управления. Работа по-
  священа методике аналитического синтеза алгоритма управления электрической систе-
  мой торможения шасси воздушного судна, как многосвязного объекта управления, осно-
  ванной на применении технологии вложения систем. Математическая модель содержит
  описание электрических, механических и тепловых процессов системы. Требования к каче-
  ству переходных процессов по угловой скорости колеса и температуре на поверхности
  фрикциона задаются в виде ограничений на время регулирования и величину перерегулиро-
  вания и далее преобразуются в форму эталонной модели. Показаны результаты компью-
  терного моделирования динамики исходной и линеаризованной систем, а также системы с
  синтезированным регулятором по полному вектору состояний. Приведены рассуждения о
  робастности получаемого решения и показаны результаты компьютерного моделирования
  системы с «упрощённым» регулятором.

• ИССЛЕДОВАНИЕ И РАЗРАБОТКА КОМБИНИРОВАННОЙ СИСТЕМЫ АВТОМАТИЧЕСКОГО УПРАВЛЕНИЯ УРОВНЕМ МЕТАЛЛА В КРИСТАЛЛИЗАТОРЕ МНЛЗ

  О. С. Волуева

  2021-02-13

  Аннотация ▼

  Одной из главных задач при получении непрерывно-литой стальной заготовки явля-
  ется обеспечение внутренней однородности слитка, которая во многом определяется про-
  цессами начальной кристаллизации. Несовершенство управления процессом разливки на
  начальном участке «стальковш-промковш-кристаллизатор», а именно уровнем металла в
  кристаллизаторе, приводит к возникновению не только внутренней неоднородности, но и
  дефектов поверхности, а также искажению формы заготовки. Так, падение уровня ниже
  заданного значения ведет к окислению внутренней поверхности образовавшейся корочки
  слитка и его структурной неоднородности. При повышении уровня металла происходит
  перелив за твердую корку, что приводит к увеличению глубины следов качания и захвату
  неметаллических и шлаковых включений. Поэтому важнейшим технологическим элемен-
  том машины непрерывного литья заготовок (МНЛЗ) является кристаллизатор. Научная и
  техническая сложность задачи управления уровнем обусловлена отсутствием технических
  средств, способных осуществлять измерение уровня металла в реальных технологических
  условиях с требуемой точностью, а также изменения параметров объекта в процессе
  эксплуатации и в нестационарных режимах работы. Одним из направлений повышения
  эффективности управления стабилизацией уровня металла в кристаллизаторе МНЛЗ яв-
  ляется модернизация существующих систем управления за счет внедрения новых алгорит-
  мов управления. Для этого необходимо выделить факторы, влияющие на стабильность
  уровня металла, с целью их оценки и компенсации. В работе предложено использовать
  принцип комбинированного управления на основе компенсации основных возмущений и об-
  ратной связи по регулируемой координате. Выполнен синтез статических компенсаторов
  с постоянным и переменным коэффициентом компенсации в соответствии с принципом
  инвариантности, что позволило значительно уменьшить отклонение управляемой величи-
  ны в нестационарных режимах работы.

• РАЗРАБОТКА МНОГОУРОВНЕВОЙ СИСТЕМЫ ПЛАНИРОВАНИЯ ТРАЕКТОРИИ ДВИЖЕНИЯ ГРУППЫ АНПА В НЕИЗВЕСТНОЙ СРЕДЕ С ПРЕПЯТСТВИЯМИ

  А.М. Маевский , Р. О. Морозов , А. Е. Горелый , В. А. Рыжов

  2021-04-04

  Аннотация ▼

  Рассматривается проблема организации группового движения морских робототех-
  нических комплексов (МРТК), в частности автономных необитаемых подводных аппара-
  тов (АНПА), в априори неизвестной среде с препятствиями. Выполнен краткий анализ
  существующих проектов по тематике группового управления МРТК, и алгоритмов плани-
  рования движения. Наличие многочисленных исследований по данному направлению под-
  тверждает актуальность обозначенной проблемы. Приведена формальная постановка
  задачи движения четырех роботов строем. Предлагаемый в работе метод планированиядвижения группы основан на комбинированном подходе, который организует многоуровне-
  вое решение к организации перемещения МРТК. На верхнем уровне разработана система
  глобального планирования и отработки миссии на основе метода случайных деревьев ко-
  торая обеспечивает общее перемещение группы на основе априорной информации о со-
  стоянии среды. Система планирования нижнего уровня корректирует глобальную траек-
  торию, позволяя объектам на локальном уровне осуществлять передвижение и взаимодей-
  ствие агентов в группе, в том числе обеспечивает их безаварийное перемещение в про-
  странстве и выход из областей локальных минимумов. В работе приводится подробное
  аналитическое описание разработанного алгоритма и блок-схема его функционирования.
  Проведено численное моделирование движения группы из 4 АНПА в недетерминированной
  среде с неподвижными препятствиями. Моделирование проводилось с учетом препятст-
  вий различной формы и сложности. Результаты математического моделирования проде-
  монстрировали решение задачи выхода группы АНПА из области локального минимума.
  Приведены натурные испытания на примере группы из трёх безэкипажных катеров, в ре-
  зультате которых группа подвижных объектов сформировала строй и осуществила пере-
  мещение заданным строем в целевые позиции и вернулась в конечную зону. Кроме того,
  разработанный в рамках данной статьи модуль локального планирования был интегриро-
  ван в программное обеспечение системы планирования подводного глайдера «Тень». В конце
  рассматриваются полученные результаты работы предложенного метода и его дальней-
  шее развитие, в частности его применение в трехмерной постановке задачи.

• АЛГОРИТМ ВЫБОРА МЕТОДА ДЛЯ ОПТИМАЛЬНОГО УПРАВЛЕНИЯ ЦИФРОВЫМ ДВОЙНИКОМ ПРЕДПРИЯТИЯ

  С.Н. Масаев

  2021-08-11

  Аннотация ▼

  Возрастает объем обрабатываемой информации при анализе и управлении деятельно-
  стью предприятия как системы. Объем обрабатываемой информации напрямую зависит от
  размерности этой системы. В работе деятельность предприятия формализуется как цифро-
  вой двойник предприятия. Цифровой двойник предприятия анализируется как динамическая
  система. Выполнена идентификация предприятия как динамическая система. Цифровой двой-
  ник предприятия формализован как балансовая модель В. Леонтьева. Создан алгоритм опти-
  мального управления цифровым двойником предприятия. В качестве параметров оптимального
  управления рассмотрены функции: траектория системы, время выполнение алгоритма и пока-
  затель состояния системы. В алгоритме для управления предприятием использованы методы:
  таксономия Блума, компетенции выпускников по специальностям СФУ и Национальные квали-
  фикационные рамки РФ. Идентификация процессов предприятия выполнена способом, на ко-
  торый получен патент. Алгоритм выполнен в авторском комплексе программ для анализа сис-
  темы размерностью 1,2 млн. значений. Исследование показало существенные изменения значе-
  ний функций оптимального управления, характеризующих состояния динамического объекта в
  зависимости от выбранных методик. Расчеты показали, как влияет выбор методики управле-
  ния на оптимальность решений. Отображено состояние предприятия через компетенции пер-
  сонала: психомоторные, когнитивные и аффективные. Установлено, что при низких когнитив-
  ных и аффективных способностях персонала начинает преобладать психомоторная деятель-
  ность, мало приводящая к результату. С ростом когнитивных способностей персонала психо-
  моторная деятельность становится более адекватной на внутренние задачи и влияние пара-
  метров внешней среды. Через интегральный показатель выполнена оценка внедрения методик в
  управление предприятием. Выполнена оценка оптимальности решения управления цифровым
  двойником предприятия как динамической системой.

• НЕЙРОСЕТЕВОЙ МЕТОД ПРЕДИКТИВНОГО УПРАВЛЕНИЯ В МИКРОСЕТЯХ С МЕХАТРОННОЙ ВЕТРО-ГЕНЕРАТОРНОЙ СИСТЕМОЙ

  Н.К. Полуянович , Н.И. Светличный , О. В. Качелаев , М.Н. Дубяго

  128-144

  2025-10-01

  Аннотация ▼

  Рассмотрено влияние различных факторов на точность прогноза генерации ветроэнергетической установкой (ВЭУ). Определен оптимальный набор входных параметров (день, месяц, время, скорость ветра, температура воздуха, атмосферное давление и расчетная вырабатываемая мощность ВЭУ) для прогнозирования, обоснованы методы их обработки. Проведено исследование влияния воздействующих факторов на точность прогнозирования генерируемой мощности ВЭУ. Построены профили входных данных для прогнозирования электрогенерации ВЭУ. Рассмотрены особенности метеорологических условий за год, определены часто встречающаяся значения скорости ветра, и др., для выбора оптимальной ВЭУ. Показано, что метеорологических условия удовлетворяют паспортным требованиям выбранной для рассматриваемого региона ВЭУ. Рассмотрены нейросетевые (НС) модели для прогнозирования генерации мощности ВЭУ, выбрана оптимальная НС, построена структура и разработан алгоритм НС для прогнозирование генерируемой мощности ВЭУ. Разработанная математическая модель генерации мощности ВЭУ направлена на повышение точности и адаптивности благодаря учету ключевых динамических факторов (скорость и изменение направления ветра, температура и плотность воздуха и др.).  Выбран комбинированный метод управления генерацией ВЭУ (MPPT + Pitch) обеспечивает баланс между эффективностью и безопасностью. На основании расчетной генерируемой мощности ВЭУ, и метеорологических условий в месте расположения нейросетевая модель показала высокую точность прогнозирования мощности ВЭУ. Показано, что выбранный тип ВЭУ сочетает в себе технологическую надежность, рентабельность и соответствие современным тенденциям ветроэнергетики. НС-модель позволяет поддерживать баланс между вырабатываемой и потребляемой электроэнергией, а, следовательно, повышает КПД, снижает паразитные потери в микросети, а также снижает износ оборудования

• ФОРМАЛИЗОВАННЫЙ ПОДХОД К СИНТЕЗУ АРХИТЕКТУРЫ СИСТЕМЫ АДАПТИВНОГО ГРУППОВОГО УПРАВЛЕНИЯ РОБОТОТЕХНИЧЕСКИМИ КОМПЛЕКСАМИ В УСЛОВИЯХ НЕДЕТЕРМИНИРОВАННОЙ ДИНАМИЧЕСКОЙ СРЕДЫ

  В. В. Свиридов

  2022-05-26

  Аннотация ▼

  Бурное развитие «многоагентных систем», как самостоятельного и многопланового
  раздела искусственного интеллекта, привлекает к себе многих исследователей в различных
  сферах деятельности. Темпы прогресса в развитии информационных технологий, распре-
  делённых информационных систем, компьютерной техники определяют возможности
  применения технологий робототехники в Вооружённых силах Российской Федерации.
  Представленные в статье факторы санкционируют необходимость внедрения в войска
  новых интеллектуальных технологий – автономных робототехнических комплексов (сис-
  тем). Развитие методов искусственного интеллекта позволяет сделать новый шаг к из-
  менению стиля взаимодействия комплексов между собой в составе робототехнической
  системы. Возникла идея создания так называемых "автономных комплексов", которые
  породили уже новый стиль адаптивного группового управления. Вместо взаимодействия,
  инициируемого пользователем-оператором путём команд и прямых манипуляций, комплек-
  сы самостоятельно вовлекаются в совместный процесс решения общей задачи в условиях
  недетерминированной динамической среды. В статье предложен формализованный подход
  к конструированию вариантов архитектур группового взаимодействия автономных робо-
  тотехнических комплексов в системе, основанного на законе открытого управления, т.е.
  индуцированных и достоверных предпочтений каждого комплекса к действию, удовлетво-
  ряющих условиям совершенного согласования их деятельности, путём идентификации па-
  раметров, при которых максимизируется целевая функция в различных режимах функционирования робототехнической системы. Представлена формализованная постановка за-
  дачи синтеза системы адаптивного группового управления автономными робототехниче-
  скими комплексами в условиях априорной неопределённости. Архитектура группового
  взаимодействия комплексов адаптивно выстраивается исходя из условий внешней среды и
  внутреннего состояния системы, в которых каждый комплекс группы функционирует для
  достижения общей цели (решения системной задачи) в рассматриваемый момент времени

• МЕТОДИКА И МОДЕЛИРОВАНИЕ НАДЕЖНОСТИ СИСТЕМЫ ГРУППОВОГО УПРАВЛЕНИЯ РОБОТИЗИРОВАННЫМИ ПЛАТФОРМАМИ

  А. С. Болдырев, А.Л. Веревкин, К. В. Пшихопова, Л. С. Веревкина

  2020-10-11

  Аннотация ▼

  Одним из актуальных направлений развития робототехники являются проектиро-
  вание систем группового управления. В предложенной структуре группа из пяти роботи-
  зированных платформ (РП) управляется с носимого или стационарного пультов. Такой
  состав группы предопределяет схемы с перестраиваемыми связями между составными
  частями и изменением принципов функционирования. В статье приведены эксперимен-
  тальные исследования вычислительной эффективности методов планирования траекто-
  рий РП в пространстве и определены оптимальный метод и требуемые параметры вы-
  числителя РП. Рассмотрены варианты схем с разным числом РП и модели холодного ре-
  зервирования РП, пультов и общего всей системы. При таком многообразии конфигураций
  возникают проблемы, обоснования и выбора методов расчета, и однозначного, обобщен-
  ного представления параметров надежности системы группового управления. Повышен-
  ные требования к надежности компонент системы группового управления, требуют
  точной оценки надежности и продиктованы значительной стоимостью оборудования и
  функциональным назначением. Разработанная методика предназначена для моделирова-
  ния надежности разработанной системы группового управления роботизированными
  платформами РП. В предложенной методике показано использование структурного,
  вероятностного и матричного методов для расчета моделей надежности системы груп-
  пового управления. А также предложен подход к моделированию надежности целочислен-
  ного, избыточного, скользящего, холодного резервирования РП и пультов управления. Полу-
  ченные результаты численных расчетов параметров надежности системы группового
  управления, позволяют оценить риски и выбирать режимы, в зависимости от требуемой
  эффективности выполнения миссии.

• ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНАЯ СИСТЕМА РАННЕГО ОПОВЕЩЕНИЯ И МОНИТОРИНГА РАСТЕНИЙ

  А.А. Кочкаров , А. К. Куликов , В.А. Ольхова , А. С. Стахмич , А.Н. Рыбак

  2025-04-27

  Аннотация ▼

  Настоящее исследование направлено на систематизацию научных знаний о заболеваниях сель-
  скохозяйственных культур с последующей интеграцией полученных данных в системы автоматизиро-
  ванного управления агропроизводством. Актуальность работы обусловлена необходимостью миними-
  зации экономических потерь в растениеводстве за счёт ранней диагностики патологий и оптимизации
  фитосанитарного контроля. В рамках исследования проведена классификация заболеваний растений.
  В качестве модельного объекта выбрано растение базилик (Ocimum basilicum L.), характеризующееся
  высокой восприимчивостью к фитопатогенам в условиях интенсивного выращивания. Для создания
  инструмента автоматизированной диагностики осуществлён сбор специализированного датасета,
  включающего 214 изображений базилика на различных стадиях вегетации. Съёмка проводилась в кон-
  тролируемых условиях с использованием RGB-камеры. Каждый образец аннотирован с локализацией
  повреждения , площади поражения. Особое внимание уделено методологическим аспектам формиро-
  вания банков данных для биологических систем. Установлено, что ключевыми проблемами являются
  высокая вариабельность морфологических признаков у растений, влияние факторов окружающей сре-
  ды на визуальные проявления заболеваний. На основе анализа полученных данных предложена архитек-
  тура системы раннего оповещения, включающая три модуля: Сенсорный блок – малогабаритные каме-
  ры и датчики микроклимата. Алгоритмический блок – нейросетевая модель для семантической сег-
  ментации изображений и алгоритмы оценки динамики развития патологий. Интерфейс принятия
  решений и оповещения – рекомендации по корректировке режимов полива, внесения пестицидов и мик-
  роэлементов. Обучение свёрточной нейронной сети выполнено на основе фреймворка YOLOv11 с при-
  менением методов аугментации данных (гауссовский шум, аффинные преобразования) и трансферного
  обучения. Валидация модели на тестовой выборке показала точность детекции 74.7%
  (F1-score = 0.72). Для снижения ложноположительных срабатываний реализована постобработка
  предсказаний с учётом пространственно-временной корреляции данных. Разработанный прототип
  демонстрирует потенциал интеграции компьютерного зрения и агрономии для создания предиктивных
  систем управления. Дальнейшие исследования планируется направить на расширение датасета и уве-
  личение измеряемых параметров, а также внедрение алгоритмов обработки данных на edge-
  устройствах для уменьшения задержек в принятии решений. Полученные результаты могут быть
  адаптированы для других культур закрытого грунта, что способствует развитию точного земледелия
  и снижению антропогенной нагрузки на агроэкосистемы