Разработана первая российская технология компьютерного зрения для автоматизированного вождения зерноуборочного комбайна. Система уже протестирована в лабораторных условиях, и в ближайшее время начнутся ее полевые испытания. Планируется, что это станет первым шагом к созданию отечественной беспилотной сельхозтехники.

Проект разрабатывает российская компания Cognitive Technologies по соглашению с Минобрнауки России в рамках федеральной целевой программы «Исследования и разработки по приоритетным направлениям развития научно-технологического комплекса России на 2014–2020 годы».

— Предполагается, что наша система сначала будет установлена на экспериментальном образце сельхозтехники, — рассказала «Известиям» президент Cognitive Technologies Ольга Ускова. — Мы затратили на ее разработку более трех лет. Функция автоматического подруливания при уборке урожая позволит российским комбайнам на равных конкурировать с ведущими мировыми брендами, которые уже обладают аналогичным функционалом.

Автоматизированный комплекс «умного комбайна» включает в себя системы искусственного интеллекта, видеокамеру отечественного производства и вычислитель с блоками сопряжения с бортовыми системами машины. В основе разработки — технология глубокого обучения нейронных сетей. В течение прошлого года разработчики собирали видеоизображения с камеры, установленной на комбайне, работавшем в реальных полевых условиях. Эти данные используются для распознавания различных объектов на поле.

Нейронная сеть способна выделять пять основных классов объектов на поле. Первый и второй — это не скошенная и скошенная части поля. Третий класс объектов — валок, собственно скошенная сельхозкультура. Четвертый — жатка (часть комбайна, непосредственно скашивающая урожай, — она также попадает в поле зрения видеокамеры). Пятый класс — все остальные объекты на поле (препятствия, другая сельхозтехника, лес, деревья, сорняки и т.д.).

При уборке урожая водитель экспериментального комбайна будет присутствовать в кабине, выполняя функции контролера. При этом его квалификация может оставаться на том же уровне, что и у обычного комбайнера. Доехав до конца поля, комбайн не сможет развернуться самостоятельно, это должен будет сделать водитель. Но после этого камера найдет край уже выкошенного урожая — и комбайн самостоятельно начнет работу от кромки предыдущего среза.

По словам Ольги Усковой, сейчас разработанная система выполняет роль помощника водителя. Она позволяет повысить эффективность сбора от 5% до 12%. Благодаря компьютерному зрению комбайн выбирает оптимальную траекторию движения. Например, комбайнер мог пропустить какой-то участок поля — и чтобы собрать там урожай, машину пришлось бы развернуть. На это уходили бы лишнее время и дополнительный объем топлива. Когда поле большое, подобные огрехи ощутимо влияют на эффективность уборки, а автоматизированная система таких просчетов не допустит.

— Мы рассчитываем, что проект позволит создать серьезный задел на будущее и существенно приблизит нас к созданию полностью беспилотного комбайна. Этого мы ожидаем достичь к 2023–2024 году, — заверила собеседница «Известий».

По мнению президента Национального союза зернопроизводителей Павла Скурихина, пополнить свой парк сельхозтехники беспилотными комбайнами сможет не каждый российский фермер. Как заявил эксперт, в стране не хватает сельхозтехники и нагрузка на каждый комбайн довольно высока. Из-за этого на уборку урожая вместо 5–10 дней уходит порядка месяца, а каждый лишний день означает потерю 1% урожая. В результате общие потери составляют примерно 15–20%.

— В стране собирается 100 млн т урожая в год. Выходит, что из-за нехватки сельхозтехники Россия теряет порядка 15–20 млн т зерна, — объяснил Скурихин.

Чтобы приобрести новую технику, нужны инвестиции, напомнил эксперт. Инвесторы хотят от фермеров прозрачности, а внедрение беспилотных комбайнов, по его мнению, как раз и поможет ее обеспечить.

На разработку проекта Минобрнауки выделило 34 млн рублей.