В Московском политехническом университете приступили к созданию интеллектуальной системы управления зерноуборочным комбайном,. Система будет в режиме реального времени адаптировать параметры уборки к состоянию посевов и существенно снизить потери урожая. С помощью технологий искусственного интеллекта., система будет анализировать состояние убираемой культуры и автоматически подстраивать режимы работы машины.

«Современный комбайн остается сложной, но во многом “ручной” системой в части управления жаткой. Механизатор физически не может мгновенно реагировать на изменения плотности стеблестоя, полеглости растений и рельефа поля. Мы создаем интеллектуальную систему, которая делает это быстрее и точнее человека», — отмечает доцент Московского Политеха, канд. техн. наук Кирилл Дмитриев.

В основе разработки лежит нейросетевая модель компьютерного зрения, которая обрабатывает данные с RGB-камеры и сенсора глубины, установленных на жатке. Система в режиме реального времени оценивает параметры посевов — высоту и плотность растений, степень их полеглости, а также объем поступающей хлебной массы.

На основе полученных данных формируются управляющие команды для исполнительных механизмов комбайна. В частности, автоматически регулируются скорость движения машины и частота работы режущего аппарата. Обновление параметров происходит несколько раз в секунду, что позволяет избежать перегрузок и обеспечить равномерную подачу массы в последующие рабочие органы.

Такой подход позволяет одновременно решить сразу несколько ключевых задач. Снижается риск потерь урожая, уменьшается повреждение зерна, предотвращается попадание лишних примесей в бункер. Особенно важно это для селекционных посевов, где критична сохранность и чистота каждого зерна.

Проект рассчитан на три года. После разработки математической и имитационной модели системы будет создан цифровой двойник, а затем изготовлен и испытан опытный образец на базе зерноуборочного комбайна классической компоновки.