agronaukaАграрная наука Евро-Северо-ВостокаAgricultural Science Euro-North-East2072-90812500-1396FARC North-East10.30766/2072-9081.2023.24.1.132-140agronauka-1255Research ArticleОРИГИНАЛЬНЫЕ СТАТЬИ: МЕХАНИЗАЦИЯ, ЭЛЕКТРИФИКАЦИЯ, АВТОМАТИЗАЦИЯОRIGINAL SCIENTIFIC ARTICLES: MECHANIZATION, ELECTRIFICATION, AUTOMATIONОбоснование параметров беспилотной системы для автоматизированного мониторинга животных на пастбищеThe substantiation of the parameters of an unmanned system for automated monitoring of animals on pasturehttps://orcid.org/0000-0003-2508-8742ШигимагаВ. А.ShigimagaV. A.

Шигимага Виктор Александрович, доктор техн. наук, профессор

г. Харьков, пр. Московский, д. 45, 61050

Victor A. Shigimaga, DSc in Engineering, professor

Kharkov, Moskovskiy avenue, 45, 61050

biovidoc@gmail.comhttps://orcid.org/0000-0001-7655-2272ФайзуллинР. А.FaysullinR. A.

Файзуллин Рафаил Агзамович, кандидат с.-х. наук, ведущий научный сотрудник

ул. Татьяны Барамзиной, д. 34, г. Ижевск, Удмуртская Республика, 426067

Rafail A. Faysullin, PhD in Agricultural Science, leading researcher

34, T. Baramzina st., Izhevsk, Udmurt Republic, 426067

udnc@udman.ruhttps://orcid.org/0000-0001-9452-139XОсокинаА. С.OsokinaA. S.

Осокина Анастасия Сергеевна, кандидат биол. наук, старший научный сотрудник

ул. Татьяны Барамзиной, д. 34, г. Ижевск, Удмуртская Республика, 426067

Anastasiya S. Osokina, PhD in Biological Science, senior researcher

34, T. Baramzina st., Izhevsk, Udmurt Republic, 426067

anastasia.osokina2017@yandex.ruХарьковский национальный технический университет сельского хозяйства имени Петра ВасиленкоУкраинаKharkov Petro Vasylenko National Technical University of AgricultureUkraineФГБУН «Удмуртский федеральный исследовательский центр Уральского отделения Российской академии наук»РоссияUdmurt Federal Research Center of the Ural Branch of the Russian Academy of SciencesRussian Federation202322022023241132140Copyright © Шигимага В.А., Файзуллин Р.А., Осокина А.С., 20232023Шигимага В.А., Файзуллин Р.А., Осокина А.С.Shigimaga V.A., Faysullin R.A., Osokina A.S.Данная работа распространяется под лицензией Creative Commons Attribution 4.0.This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.https://www.agronauka-sv.ru/jour/article/view/1255

В работе приведено обоснование основных параметров беспилотной системы автоматизированного мониторинга стада на пастбище за счет автоматизации измерения текущих физиологических показателей животных для повышения эффективности и оперативности надзора за ними в условиях свободного выпаса. Исследования основывались на теории радиосвязи о распространении радиоволн, а также применен графоаналитический метод для расчета параметров элементов в составе беспилотной системы автоматизированного мониторинга животных на пастбище. Для измерения времени полета беспилотного летательного аппарата (БПЛА) над реальным пастбищем был применен квадрокоптер типа DJI Phantom 4 Advanced. В качестве полезной нагрузки был взят вес 350 г. В качестве пастбища использовали опытное поле в ОХ «Кутузовка» Харьковского района Харьковской области площадью 200 га. Исследования выполнены летом 2021 г. На основе известных исследований процессов, способов и технических средств мониторинга физиологического состояния животных на пастбище установлено, что для дистанционного мониторинга целесообразно применять новейшие технические средства, включая аппараты воздушного базирования. Среди них БПЛА вертолетного типа, а также элементы системы радиотелеметрии (РТМ), индивидуальные бирки и датчики физиологических параметров животного. При этом беспилотная система автоматизированного мониторинга в сочетании с элементами РТМ сможет обеспечить передачу физиологических данных с любых датчиков, находящихся на теле животного или внутри него. Данные передаются на основной пункт приема информации с целью обработки на компьютере и выдачи рекомендаций специалистам (ветеринарам, зоотехникам и т.п.).  Рассчитаны мощность аппаратуры ретрансляции на борту БПЛА – не менее 60 мВт и дальность связи с транспондером животного – не более 0,8 км. Экспериментально установлены основные параметры полета БПЛА над пастбищем площадью 200 га – высота 20 м, скорость 8,7 км/ч, время 27,5 мин, полезная нагрузка 350 г.

The research provides the substantiation of the main parameters of an unmanned automated herd monitoring system on a pasture by automating the measurement of current physiological indicators of animals to improve the efficiency and rate of supervision over them in free grazing conditions. The studies were based on the theory of radio communication about the propagation of radio waves, and also there was used a graphoanalytic method for calculating the parameters of component elements as parts of an unmanned system for automated monitoring of animals on pasture. The DJI Phantom 4 Advanced quadcopter was used to measure the flight time of an unmanned aerial vehicle (UAV) over the real pasture. As a payload, the weight of 350 g was taken. As a pasture, the experimental field at the farm “Kutuzovka”, Kharkiv district, Kharkiv region with an area of 200 ha was used. The research was carried out in summer 2021. According to the results of well-known studies of the processes, methods and technical means of monitoring the physiological state of animals on pasture, it has been established that the advanced technological means including air-based devices should be used for remote monitoring. Among them are helicopter-type unmanned aerial vehicles, as well as elements of the radio telemetry system (RTM), individual tags and sensors of the physiological parameters of the animal. At the same time, an unmanned automated monitoring system in combination with RTM elements is able to provide the transmission of physiological data from any sensors located on the animal's body or inside it. The data are transmitted to the main point of receiving information for processing it on a PC and giving recommendations to specialists (veterinarians, zootechnicians, etc.). The power of the relay equipment on board the UAV is calculated to be at least 60 mW and the communication range with the animal transponder not more than 800 m. The main parameters of the UAV flight over a pasture of 200 hectares have been experimentally established – the height is 20 m, the speed is 8.7 km/h, the time is 27.5 min, the payload is 350 g.

радиотелеметриябеспилотный летательный аппараттехнические характеристикифизиологическое состояниесвободный выпасradio telemetryunmanned aerial vehicletechnical characteristicsphysiological statefree grazingработа выполнена при поддержке Минобрнауки РФ в рамках Государственного задания ФГБУН «Удмуртский федеральный исследовательский центр Уральского отделения Российской академии наук» (тема № 122040800100-4). Авторы благодарят рецензентов за их вклад в экспертную оценку этой работы.the research was carried out under the support of the Ministry of Science and Higher Education of the Russian Federation within the state assignment of the Udmurt Federal Research Center of the Ural Branch of the Russian Academy of Sciences (theme No. 122040800100-4). The authors thank the reviewers for their contribution to the peer review of this work.ReferencesRutten C. J., Velthuis A. G. J., Steeneveld W., Hogeveen H. Invited review: sensors to support health management on dairy farms. Journal of Dairy Science. 2013;96(4):1928-1952. DOI: https://doi.org/10.3168/jds.2012-6107Rutten C. J., Velthuis A. G. J., Steeneveld W., Hogeveen H. Invited review: sensors to support health management on dairy farms. Journal of Dairy Science. 2013;96(4):1928-1952. DOI: https://doi.org/10.3168/jds.2012-6107Steeneveld W., Vernooij J. C., Hogeveen H. Effect of sensor systems for cow management on milk production, somatic cell count, and reproduction. Journal of Dairy Science. 2015;98(6):3896-3905. DOI: https://doi.org/10.3168/jds.2014-9101Steeneveld W., Vernooij J. C., Hogeveen H. Effect of sensor systems for cow management on milk production, somatic cell count, and reproduction. Journal of Dairy Science. 2015;98(6):3896-3905. DOI: https://doi.org/10.3168/jds.2014-9101Steeneveld W., Hogeveen H. Characterization of Dutch dairy farms using sensor systems for cow management. Journal of Dairy Science. 2015;98(1):709-717. DOI: https://doi.org/10.3168/jds.2014-8595Steeneveld W., Hogeveen H. Characterization of Dutch dairy farms using sensor systems for cow management. Journal of Dairy Science. 2015;98(1):709-717. DOI: https://doi.org/10.3168/jds.2014-8595Shigimaga V. A., Kosulina N. G., Chorna М. О., Вorodaj I. I. Prospective aspects in the robotization development of animal husbandry processes. Engineering of nature management. 2021;4(22):77-81.Shigimaga V. A., Kosulina N. G., Chorna М. О., Вorodaj I. I. Prospective aspects in the robotization development of animal husbandry processes. Engineering of nature management. 2021;4(22):77-81.Шигимага В. А., Файзуллин Р. А., Косулина Н. Г., Сухин В. В., Коршунов К. С. Автоматические системы контроля и коррекции рационов кормления животных. The scientific heritage. 2021;(78-1):45-50. DOI: https://doi.org/10.24412/9215-0365-2021-78-1-45-50Shigimaga V., Faizullin R., Kosulina N., Sukhin V., Korshunov K. Automatic control and correction systems rations for animal feeding. The scientific heritage. 2021;(78-1):45-50. (In Hungary). DOI: https://doi.org/10.24412/9215-0365-2021-78-1-45-50Шигимага В. А., Файзуллин Р. А. Роботизированные системы контроля и управления качеством первичных продуктов животноводства: монография. Ижевск: Алкид, 2020. 162 с.Shigimaga V. A., Fayzullin R. A. Robotic systems for quality control and management of primary animal products: monograph. Izhevsk: Alkid, 2020. 162 p.Nanka О., Shigimaga V., Paliy A., Sementsov V., Paliy A. Development of the system to control milk acidity in the milk pipeline of a milking robot. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies. 2018;3(9(93)):27-33. DOI: https://doi.org/10.15587/1729-4061.2018.133159Nanka О., Shigimaga V., Paliy A., Sementsov V., Paliy A. Development of the system to control milk acidity in the milk pipeline of a milking robot. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies. 2018;3(9(93)):27-33. DOI: https://doi.org/10.15587/1729-4061.2018.133159Henry D., Aubert H., Ricard E., Hazard D., Lihoreau M. Automated Monitoring of Livestock Behavior Using Frequency-Modulated Continuous-Wave Radars. Progress In Electromagnetics Research. 2018;69:151-160. DOI: https://doi.org/10.2528/PIERM18040404Henry D., Aubert H., Ricard E., Hazard D., Lihoreau M. Automated Monitoring of Livestock Behavior Using Frequency-Modulated Continuous-Wave Radars. Progress In Electromagnetics Research. 2018;69:151-160. DOI: https://doi.org/10.2528/PIERM18040404Rushen J., Chapinal N., De Passille A. M. Automated monitoring of behavioral-based animal welfare indicators. Animal Welfare. 2012;21(3):339-350. DOI: https://doi.org/10.7120/09627286.21.3.339Rushen J., Chapinal N., De Passille A. M. Automated monitoring of behavioral-based animal welfare indicators. Animal Welfare. 2012;21(3):339-350. DOI: https://doi.org/10.7120/09627286.21.3.339Rivas A., Chamoso P., González-Briones A., Corchado J. M. Detection of Cattle Using Drones and Convolution Neural Networks. Sensors. 2018;18(7):2048. DOI: https://doi.org/10.3390/s18072048Rivas A., Chamoso P., González-Briones A., Corchado J. M. Detection of Cattle Using Drones and Convolution Neural Networks. Sensors. 2018;18(7):2048. DOI: https://doi.org/10.3390/s18072048Hazard D., Bouix J., Chassier M., Delval E., Foulqui D., Fassier T., Bourdillon Y., Franois D., Boissy A. Genotype by environment interactions for behavioral reactivity in sheep. Journal of Animal Science. 2016;94(4):1459-1471. DOI: https://doi.org/10.2527/jas.2015-0277Hazard D., Bouix J., Chassier M., Delval E., Foulqui D., Fassier T., Bourdillon Y., Franois D., Boissy A. Genotype by environment interactions for behavioral reactivity in sheep. Journal of Animal Science. 2016;94(4):1459-1471. DOI: https://doi.org/10.2527/jas.2015-0277Austin R. Unmanned Aircraft Systems. UAVS Design, Development and Deployment. John Wiley & Sons Ltd. 2010. 368 p. URL: https://www.jar2.com/Files/Reg_Austin_-_Unmanned_Air_Systems_UAV_Design__Development_and_Deployment_-_2010.pdfAustin R. Unmanned Aircraft Systems. UAVS Design, Development and Deployment. John Wiley & Sons Ltd. 2010. 368 p. URL: https://www.jar2.com/Files/Reg_Austin_-_Unmanned_Air_Systems_UAV_Design__Development_and_Deployment_-_2010.pdfWichmann F. A., Drewes J., Rosas P., Gegenfurtner K. R. Animal detection in natural scenes: Critical features revisited. Journal of Vision. 2010;10(4):6. DOI: https://doi.org/10.1167/10.4.6Wichmann F. A., Drewes J., Rosas P., Gegenfurtner K. R. Animal detection in natural scenes: Critical features revisited. Journal of Vision. 2010;10(4):6. DOI: https://doi.org/10.1167/10.4.6Webb P., Mehlhorn S. A., Smartt P. Developing Protocols for Using a UAV to Monitor Herd Health. Proceedings of the 2017 ASABE Annual International Meeting. Spokane, WA, USA. 16-19 July 2017. DOI: https://doi.org/10.13031/aim.201700865Webb P., Mehlhorn S. A., Smartt P. Developing Protocols for Using a UAV to Monitor Herd Health. Proceedings of the 2017 ASABE Annual International Meeting. Spokane, WA, USA. 16-19 July 2017. DOI: https://doi.org/10.13031/aim.201700865Nyamuryekung’e S., Cibils A. F., Estell R. E., Gonzalez A. L. Use of an unmanned aerial vehicle – Mounted video camera to assess feeding behavior of raramuri criollo cows. Rangeland Ecology & Management. 2016;69(5):386-389. DOI: https://doi.org/10.1016/j.rama.2016.04.005Nyamuryekung’e S., Cibils A. F., Estell R. E., Gonzalez A. L. Use of an unmanned aerial vehicle – Mounted video camera to assess feeding behavior of raramuri criollo cows. Rangeland Ecology & Management. 2016;69(5):386-389. DOI: https://doi.org/10.1016/j.rama.2016.04.005Ham Y., Han K. K., Lin J. J., Golparvar-Fard M. Visual monitoring of civil infrastructure systems via camera-equipped Unmanned Aerial Vehicles (UAVs): A review of related works. Visualization in Engineering. 2016;4:1. DOI: https://doi.org/10.1186/s40327-015-0029-zHam Y., Han K. K., Lin J. J., Golparvar-Fard M. Visual monitoring of civil infrastructure systems via camera-equipped Unmanned Aerial Vehicles (UAVs): A review of related works. Visualization in Engineering. 2016;4:1. DOI: https://doi.org/10.1186/s40327-015-0029-zVerschhor C. R. Conservation Drones for Animal Monitoring. 2016. 25 p. DOI: https://doi.org/10.13140/RG.2.1.3921.7681Verschhor C. R. Conservation Drones for Animal Monitoring. 2016. 25 p. DOI: https://doi.org/10.13140/RG.2.1.3921.7681Hodgson J. C., Baylis S. M., Mott R., Koh L. P. A comparison of the accuracy of simulated animal counts using traditional and UAV-assisted methods. Open Science Framework. 2016. DOI: https://doi.org/10.17605/osf.io/a6n3bHodgson J. C., Baylis S. M., Mott R., Koh L. P. A comparison of the accuracy of simulated animal counts using traditional and UAV-assisted methods. Open Science Framework. 2016. DOI: https://doi.org/10.17605/osf.io/a6n3bБоев Н. М. Анализ командно-телеметрической радиолинии связи с беспилотными летательными аппаратами. Вестник Сибирского государственного аэрокосмического университета им. академика М. Ф. Решетнева. 2012;(2(42)):86-91. Режим доступа: https://www.elibrary.ru/item.asp?id=17911550 EDN: PBYXTRBoev N. M. Analysis of uav radio control and telemetry systems. Vestnik Sibirskogo gosudarstvennogo aerokosmicheskogo universiteta im. akademika M. F. Reshetneva. 2012;(2(42)):86-91. (In Russ.). URL: https://www.elibrary.ru/item.asp?id=17911550

The authors declare that there are no conflicts of interest present.