agronaukaАграрная наука Евро-Северо-ВостокаAgricultural Science Euro-North-East2072-90812500-1396FARC North-East10.30766/2072-9081.2024.25.3.483-494agronauka-1676Research ArticleОРИГИНАЛЬНЫЕ СТАТЬИ: МЕХАНИЗАЦИЯ, ЭЛЕКТРИФИКАЦИЯ, АВТОМАТИЗАЦИЯОRIGINAL SCIENTIFIC ARTICLES: MECHANIZATION, ELECTRIFICATION, AUTOMATIONОценка производительности беспилотных машинно-тракторных агрегатовPerformance evaluation of unmanned machine-tractor unitshttps://orcid.org/0000-0002-8890-1107СтаростинИ. А.StarostinI. A.

Старостин Иван Александрович, кандидат техн.  наук, старший научный сотрудник лаборатории прогнозирования систем машин и технологий в АПК

1-й Институтский проезд, д. 5, г. Москва, 109428

Ivan A. Starostin, PhD in Engineering, senior researcher, the Laboratory of Forecasting of Machine Systems and Technologies in the Agroindustrial Complex

1st Institutsky proezd, 5, Moscow, 109428

starwan@yandex.ruhttps://orcid.org/0000-0002-1219-3335ДавыдоваС. А.DavydovaS. A.

Давыдова Светлана Александровна, кандидат техн. наук, ведущий научный сотрудник лаборатории прогнозирования систем машин и технологий в АПК

1-й Институтский проезд, д. 5, г. Москва, 109428

Svetlana A. Davydova, PhD in Engineering, leading researcher, the Laboratory of Forecasting of Machine Systems and Technologies in the Agroindustrial Complex

1st Institutsky proezd, 5, Moscow, 109428

vim@vim.ruhttps://orcid.org/0000-0002-9368-7758ЕщинА. В.EshchinA. V.

Ещин Александр Вадимович, кандидат техн. наук, старший научный сотрудник лаборатории прогнозирования систем машин и технологий в АПК

1-й Институтский проезд, д. 5, г. Москва, 109428

Aleksandr V. Eshchin, PhD in Engineering, senior researcher, the Laboratory of Forecasting of Machine Systems and Technologies in the Agroindustrial Complex

1st Institutsky proezd, 5, Moscow, 109428

vim@vim.ruhttps://orcid.org/0000-0002-4496-0711ГоджаевТ. З.GodzhaevT. Z.

Годжаев Теймур Захидович, аспирант, заведующий сектором моделирования и оптимизации мобильных энергосредств

1-й Институтский проезд, д. 5, г. Москва, 109428

Teimur Z. Godzhaev, graduate student, Head of the sector of Modeling and optimization of mobile energy facilities

1st Institutsky proezd, 5, Moscow, 109428

ФГБНУ «Федеральный научный агроинженерный центр ВИМ»РоссияFederal Scientific Agroengineering Center VIMRussian Federation202426062024253483494Copyright © Старостин И.А., Давыдова С.А., Ещин А.В., Годжаев Т.З., 20242024Старостин И.А., Давыдова С.А., Ещин А.В., Годжаев Т.З.Starostin I.A., Davydova S.A., Eshchin A.V., Godzhaev T.Z.This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.https://www.agronauka-sv.ru/jour/article/view/1676

Достижению поставленной перед агропромышленном комплексом цели по переходу к высокопродуктивному, экологически чистому агрохозяйству способствует внедрение передовых цифровых, интеллектуальных производственных технологий и роботизированных систем. Учитывая это, а также мировые тенденции развития беспилотных мобильных средств, предложены три концептуальные модели развития беспилотных мобильных энергетических средств: создание универсальных беспилотных мобильных средств различных тяговых классов и мощности на базе серийно выпускающихся тракторов (концептуальная модель А), создание работающих группами универсальных беспилотных мобильных средств малой мощности (концептуальная модель В) и создание энергомодулей (концептуальная модель С). С целью определения дальнейших перспектив их использования осуществлены теоретические изыскания по вопросу оценки производительности сельскохозяйственных агрегатов в составе с беспилотными мобильными средствами предложенных концептуальных моделей. Исследования проводили на основе существующих общеизвестных методик и формул определения производительности. Проведенный анализ влияющих на производительность сельскохозяйственного агрегата при выполнении полевых операций факторов показывает, что при применении беспилотных мобильных средств может быть обеспечен рост производительности агрегата за счет увеличения коэффициента использования ширины захвата и времени основной работы за счет исключения затрат времени на отдых и личные нужды оператора, сокращения затрат времени при разворотах агрегата в конце гона. Разработанные методологические подходы к вопросу расчета производительности сельскохозяйственных агрегатов в составе с беспилотными мобильными средствами сельскохозяйственного назначения позволили оценить рост производительности агрегатов при использовании беспилотных мобильных средств предлагаемых концептуальных моделей. Применение беспилотных мобильных средств рассматриваемых концептуальных моделей может позволить повысить сменную производительность агрегатов для сплошной культивации по сравнению с традиционными пилотируемыми тракторами на уровень от 3 до 24 %.

The implementation of advanced digital, intelligent production technologies and robotic systems contributes to the achievement of the goal set for the agro-industrial complex for transition to a highly productive, environmentally friendly agricultural economy. Taking this into account, as well as the global trends in the development of unmanned mobile vehicles, three conceptual models for the development of unmanned mobile power tools are proposed: the creation of universal unmanned mobile vehicles of various traction classes and power based on commercially available tractors (conceptual model A), the creation of universal unmanned low-power mobile devices working in groups (conceptual model B) and the creation of energy modules (conceptual model C). In order to determine further prospects for their use, theoretical studies have been carried out on the issue of evaluating the productivity of agricultural aggregates in combination with unmanned mobile vehicles of the proposed conceptual models. The research was carried out on the basis of existing well-known methods and formulas for determining productivity. The analysis of factors affecting the productivity of an agricultural unit during field operations shows that when using unmanned mobile vehicles, an increase in the productivity of the unit can be ensured by increasing the utilization factor of the width of the grip and the time of main work by eliminating the time spent on rest and personal needs of the operator, reducing the time spent when turning the unit at the end of the rut. The developed methodological approaches to the issue of calculating the productivity of agricultural aggregates in combination with unmanned mobile agricultural vehicles made it possible to assess the increase in the productivity of aggregates using unmanned mobile means of the proposed conceptual models. The use of unmanned mobile vehicles of the considered conceptual models can increase the replaceable productivity of units for continuous cultivation compared with traditional manned tractors by a level from 3 to 24 %.

цифровое сельское хозяйствоцифровые технологииконцепциятракторсельскохозяйственный агрегатмобильное энергетическое средствопроизводительность сельскохозяйственного агрегатаdigital agriculturedigital technologiesconcepttractoragricultural unitmobile energy facilityagricultural unit productivityработа выполнена при поддержке Минобрнауки РФ в рамках Государственного задания ФГБНУ «Федеральный научный агроинженерный центр ВИМ» (тема № FGUN-2022-0002).this work was supported by the Ministry of Science and Higher Education of the Russian Federation within the state assignment of the Federal Scientific Agroengineering Center VIM (theme No. FGUN-2022-0002).ReferencesЛобачевский Я. П., Бейлис В. М., Ценч Ю. С. Аспекты цифровизации Системы технологий и машин. Электротехнологии и электрооборудование в АПК. 2019;(3(36)):40–45. Режим доступа: https://elibrary.ru/item.asp?id=41192528 EDN: RLCDHOLobachevskiy Ya. P., Beylis V. M., Tsench Yu. S. Digitization aspects of the system of technologies and machines. Elektrotekhnologii i elektrooborudovanie v APK. 2019;(3(36)):40–45. (In Russ.). URL: https://elibrary.ru/item.asp?id=41192528Rondelli V., Franceschetti B., Mengoli D. A Review of Current and Historical Research Contributions to the Development of Ground Autonomous Vehicles for Agriculture. Sustainability 2022;14(15):9221. DOI: https://doi.org/10.3390/su14159221Rondelli V., Franceschetti B., Mengoli D. A Review of Current and Historical Research Contributions to the Development of Ground Autonomous Vehicles for Agriculture. Sustainability 2022;14(15):9221. DOI: https://doi.org/10.3390/su14159221Аксенов А. Г. Анализ интеллектуальных систем поддержки принятия решений в сельском хозяйстве. Электротехнологии и электрооборудование в АПК. 2019;(3(36)):46–51. Режим доступа: https://elibrary.ru/item.asp?id=41192529 EDN: CECDAHAksenov A. G. Analysis of intelligent decision support systems in agriculture. Elektrotekhnologii i elektrooborudovanie v APK. 2019;(3(36)):46–51. (In Russ.). URL: https://elibrary.ru/item.asp?id=41192529Старостин И. А., Давыдова С. А., Ещин А. В. Интеллектуальная система управления сельскохозяйственными роботами: формирование структуры. Агроинженерия. 2023;25(3):49–56. DOI: https://doi.org/10.26897/2687-1149-2023-3-49-56 EDN: SUYDSCStarostin I. A., Davydova S. A., Eshchin A. V. Intelligent agricultural robot control system: structure formation. Agroinzheneriya = Agricultural Engineering (Moscow). 2023;25(3):49–56. (In Russ.). DOI: https://doi.org/10.26897/2687-1149-2023-3-49-56Fountas S., Mylonas N., Malounas I., Rodias E., Hellmann Santos C., Pekkeriet E. Agricultural Robotics for Field Operations. Sensors. 2020;20(9):2672. DOI: https://doi.org/10.3390/s20092672Fountas S., Mylonas N., Malounas I., Rodias E., Hellmann Santos C., Pekkeriet E. Agricultural Robotics for Field Operations. Sensors. 2020;20(9):2672. DOI: https://doi.org/10.3390/s20092672Lytridis C., Kaburlasos V. G., Pachidis T., Manios M., Vrochidou E., Kalampokas T., Chatzistamatis S. An Overview of Cooperative Robotics in Agriculture. Agronomy. 2021;11(9):1818. DOI: https://doi.org/10.3390/agronomy11091818Lytridis C., Kaburlasos V. G., Pachidis T., Manios M., Vrochidou E., Kalampokas T., Chatzistamatis S. An Overview of Cooperative Robotics in Agriculture. Agronomy. 2021;11(9):1818. DOI: https://doi.org/10.3390/agronomy11091818Лобачевский Я. П., Дорохов А. С. Цифровые технологии и роботизированные технические средства для сельского хозяйства. Сельскохозяйственные машины и технологии. 2021;15(4):6–10. DOI: https://doi.org/10.22314/2073-7599-2021-15-4-6-10 EDN: YFRZDVLobachevskiy Ya. P., Dorokhov A. S. Digital technologies and robotic devices in the agriculture. Sel'skokhozyaystvennye mashiny i tekhnologii = Agricultural Machinery and Technologies. 2021;15(4):6–10. (In Russ.). DOI: https://doi.org/10.22314/2073-7599-2021-15-4-6-10Starostin I. A., Eshchin A. V., Davydova S. A. Global trends in the development of agricultural robotics. IOP Conf. Series: Earth and Environmental Science. 2023;(1138):012042. DOI: https://doi.org/10.1088/1755-1315/1138/1/012042Starostin I. A., Eshchin A. V., Davydova S. A. Global trends in the development of agricultural robotics. IOP Conf. Series: Earth and Environmental Science. 2023;(1138):012042. DOI: https://doi.org/10.1088/1755-1315/1138/1/012042Ramírez-Ochoa D.-D., Pérez-Domínguez L. A., Martínez-Gómez E.-A., Luviano-Cruz D. PSO, a Swarm Intelligence-Based Evolutionary Algorithm as a Decision-Making Strategy: A Review. Symmetry. 2022;14(3):455. DOI: https://doi.org/10.3390/sym14030455Ramírez-Ochoa D.-D., Pérez-Domínguez L. A., Martínez-Gómez E.-A., Luviano-Cruz D. PSO, a Swarm Intelligence-Based Evolutionary Algorithm as a Decision-Making Strategy: A Review. Symmetry. 2022;14(3):455. DOI: https://doi.org/10.3390/sym14030455Grimstad L., From P. J. The Thorvald II Agricultural Robotic System. Robotics. 2017;6(4):24. DOI: https://doi.org/10.3390/robotics6040024Grimstad L., From P. J. The Thorvald II Agricultural Robotic System. Robotics. 2017;6(4):24. DOI: https://doi.org/10.3390/robotics6040024Союнов А. С., Прокопов С. П., Головин А. Ю., Сабиев У. К., Мальцева Е. И. Изыскание современных факторов, влияющих на эффективность работы машинно-тракторных агрегатов. Вестник Омского государственного аграрного университета. 2021;(4(44)):232–240. DOI: https://doi.org/10.48136/2222-0364_2021_4_232 EDN: AIDMXZSoyunov A. S., Prokopov S. P., Golovin A. Yu., Sabiev U. K., Maltseva E. I. The investigation of modern factors affecting the efficiency of machine and tractor aggregates. Vestnik Omskogo gosudarstvennogo agrarnogo universiteta = Vestnik of Omsk SAU. 2021;(4(44)):232–240. (In Russ.). DOI: https://doi.org/10.48136/2222-0364_2021_4_232Старовойтов С. И., Ценч Ю. С., Коротченя В. М., Личман Г. И. Технические системы цифрового контроля качества обработки почвы. Сельскохозяйственные машины и технологии. 2020;14(1):16–21. DOI: https://doi.org/10.22314/2073-7599-2020-14-1-16-21 EDN: HYFQANStarovoytov S. I., Tsench Yu. S., Korotchenya V. M., Lichman G. I. Technical Systems for Digital Soil Quality Control. Sel'skokhozyaystvennye mashiny i tekhnologii = Agricultural Machinery and Technologies. 2020;14(1):16–21. (In Russ.). DOI: https://doi.org/10.22314/2073-7599-2020-14-1-16-21Бобков С. И. Эффективность навигационных систем при проведении сельскохозяйственных работ. Техника и оборудование для села. 2020;(3(273)):8–12. DOI: https://doi.org/10.33267/2072-9642-2020-3-8-12 EDN: AUCOEABobkov S. I. Efficiency of navigation systems when performing agricultural works. Tekhnika i oborudovanie dlya sela = Machinery and Equipment for Rural Area. 2020;(3(273)):8–12. (In Russ.). DOI: https://doi.org/10.33267/2072-9642-2020-3-8-12Маршанин Е. В., Сурин Р. О., Михайлов А. В., Беляков Д. В., Кузнецов Е. Е., Щитов С. В. Оценка влияния физико-механических свойств почвы на производительность колёсного агрегата. АгроЭкоИнфо. 2023;(3(57)):23. Режим доступа: https://elibrary.ru/iwovnk EDN: IWOVNKMarshanin E. V., Surin R. O., Mikhaylov A. V., Belyakov D. V., Kuznetsov E. E., Shchitov S. V. Assessment of the influence of the physical and mechanical properties of the soil on the performance of the wheel unit. AgroEkoInfo = AgroEcoInfo. 2023;(3(57)):23. (In Russ.). URL: https://elibrary.ru/iwovnkDamanauskas V., Janulevičius A. Validation of Criteria for Predicting Tractor Fuel Consumption and CO2 Emissions When Ploughing Fields of Different Shapes and Dimensions. AgriEngineering. 2023;5(4):2408–2422. DOI: https://doi.org/10.3390/agriengineering5040148Damanauskas V., Janulevičius A. Validation of Criteria for Predicting Tractor Fuel Consumption and CO2 Emissions When Ploughing Fields of Different Shapes and Dimensions. AgriEngineering. 2023;5(4):2408–2422. DOI: https://doi.org/10.3390/agriengineering5040148Мардарьев С. Н., Акимов А. П., Медведев В. И., Зайцев П. В., Казаков Ю. Ф., Юнусов Г. C., Ларкин С. В. Основные параметры работы трактора К-424 (Кирюша) в составе пахотного агрегата в условиях адаптивно-ландшафтного земледелия. Вестник Казанского государственного аграрного университета. 2018;13(2(49)):118–123. DOI: https://doi.org/10.12737/article_5b3508d43df482.45257283 EDN: TMENEWMardar'ev S. N., Akimov A. P., Medvedev V. I., Zaytsev P. V., Kazakov Yu. F., Yunusov G. C., Larkin S. V. Main parameters of tractor K-424 (Kiryusha) work in the composition of the aperry unit in the conditions of adaptive landscape agriculture. Vestnik Kazanskogo gosudarstvennogo agrarnogo universiteta = Vestnik of the Kazan State Agrarian University. 2018;13(2(49)):118–123. (In Russ.). DOI: https://doi.org/10.12737/article_5b3508d43df482.45257283Лобачевский Я. П., Лонин С. Э., Алексеев И. С., Гончаров Н. Т., Афонина И. И., Ильченко Е. Н. Разработка алгоритмов и программного обеспечения систем управления движением роботизированного почвообрабатывающего агрегата. Сельскохозяйственные машины и технологии. 2019;13(2):48–52. DOI: https://doi.org/10.22314/2073-7599-2018-12-6-48-52 EDN: PLAHMRLobachevsky Ya. P., Lonin S. E., Alekseev I. S., Goncharov N. T., Afonina I. I., Il’chenko E. N. Development of Algorithms and Software Systems for Motion Control of a Robotic Tillage Unit. Sel'skokhozyaystvennye mashiny i tekhnologii = Agricultural Machinery and Technologies. 2019;13(2):48-52. (In Russ.). DOI: https://doi.org/10.22314/2073-7599-2018-12-6-48-52Wang Q., He J., Lu C., Wang C., Lin H., Yang H., Li H., Wu Z. Modelling and Control Methods in Path Tracking Control for Autonomous Agricultural Vehicles: A Review of State of the Art and Challenges. Applied Sciences. 2023;13(12):7155. DOI: https://doi.org/10.3390/app13127155Wang Q., He J., Lu C., Wang C., Lin H., Yang H., Li H., Wu Z. Modelling and Control Methods in Path Tracking Control for Autonomous Agricultural Vehicles: A Review of State of the Art and Challenges. Applied Sciences. 2023;13(12):7155. DOI: https://doi.org/10.3390/app13127155Пухов Е. В., Мешкова С. С., Кочкин С. С. Разработка имитационной модели движения сельскохозяйственных агрегатов на поле. Международный технико-экономический журнал. 2022;(3):16–26. DOI: https://doi.org/10.34286/1995-4646-2022-84-3-16-26 EDN: GKLIMZPukhov E. V., Meshkova S. S., Kochkin S. S. Development of a simulation model of the movement of agricultural aggregates in the field. Mezhdunarodnyy tekhniko-ekonomicheskiy zhurnal. 2022;(3):16–26. (In Russ.). DOI: https://doi.org/10.34286/1995-4646-2022-84-3-16-26Han X., Kim H.-J., Jeon C. W., Kim J. H. Simulation Study to Develop Implement Control and Headland Turning Algorithms for Autonomous Tillage Operations. Journal of Biosystems Engineering. 2019;44(1):245–257. DOI: https://doi.org/10.1007/s42853-019-00035-9Han X., Kim H.-J., Jeon C. W., Kim J. H. Simulation Study to Develop Implement Control and Headland Turning Algorithms for Autonomous Tillage Operations. Journal of Biosystems Engineering. 2019;44(1):245–257. DOI: https://doi.org/10.1007/s42853-019-00035-9

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