В Московском Политехе работают над системой для «умного» комбайна с ИИ

В Московском Политехе начали разработку интеллектуальной системы управления зерноуборочным комбайном, которая позволит в режиме реального времени адаптировать параметры уборки к состоянию посевов и существенно снизить потери урожая. Исследование выполняется при поддержке гранта конкурса имени П.Л. Капицы Московского Политеха в рамках федеральной программы «Приоритет 2030».

По оценкам специалистов, потери зерна при уборке пшеницы могут достигать 6,6% урожая, причем более половины из них возникает уже на этапе срезания хлебной массы. Во многом это связано с человеческим фактором: даже опытный механизатор не способен непрерывно и точно отслеживать параметры работы машины на протяжении всей смены. При этом существующие серийные комбайны не обладают полноценной системой автоматического управления — их реакция на изменение условий уборки может запаздывать на 3–6 секунд.

Разрабатываемая в университете система призвана решить эту проблему за счет применения технологий искусственного интеллекта. Она будет анализировать состояние убираемой культуры и автоматически подстраивать режимы работы машины — без участия оператора.

«Современный комбайн остаётся 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 создаём интеллектуальную систему, которая делает это быстрее и точнее человека», — отметил доцент Московского Политеха, кандидат технических 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. На первом этапе будет разработана математическая и имитационная модель системы, на втором — создан цифровой двойник, на третьем — изготовлен и испытан опытный образец на базе зерноуборочного комбайна классической компоновки.

К реализации проекта привлечены студенты инженерных и IT-направлений Московского Политеха. Ожидается, что разработка станет шагом к созданию полностью автономных сельскохозяйственных машин, способных работать без участия человека.