Россия
Россия
В статье рассмотрены возможности применения роботизированного манипулятора для задач лесовосстановления. Предложена концепция определение проходимости участка лесной местности с использованием данных с резистивного датчика давления и imu-датчика. Определены задачи для дальнейшего исследования. Предложенная концепция может применяться в построении карты лесной местности для уточнения наличия препятствий по ходу движения мобильной платформы.
лесовосстановление, роботизированные системы, роботы-манипуляторы, автоматизация технологических процессов, резистивный датчик давления
1. Рего Г.Э., Корзун Д.Ж., Щеголева Л.В. Проект «Лесной робот»: концептуальная модель анализа движения мобильной робототехнической системы для лесовосстановления и рубок ухода // Сборник материалов Всероссийской научно-практической конференции. Астрахань, 2022. С. 206–210.
2. Долганов, А. Г. Общие проектные решения по применению роботов в лесной индустрии = General design solutions for application of robots in the forest industry / А. Г. Долганов // Эффективный ответ на современные вызовы с учетом взаимодействия человека и природы, человека и технологий: социально-экономические и экологические проблемы лесного комплекса : материалы XIII Международной научно-технической конференции / Министерство науки и высшего образования Российской Федерации, Уральский государственный лесотехнический университет. – Екатеринбург, 2021. – С. 498–502.
3. Ильинцев А.С., Наквасина Е.Н., Богданов А.П., Воронин В.В., Шумилова Ю.Н. Применения экскаваторов для обработки почвы при искусственном лесовосстановлении в таежной зоне // Материалы VIII Всероссийской научно-технической конференции. Санкт-Петербург, 2023. С. 248–251. EDN: https://elibrary.ru/QMTCFS
4. Xuexi Zhang, Jiajun Lai, Dongliang Xu, Huaijun Li, Minyue Fu “2D Lidar-Based SLAM and Path Planning for Indoor Rescue Using Mobile Robots” // Journal of Advanced Transportation. Volume 2020. Issue 1. DOI: https://doi.org/10.1155/2020/8867937.
5. Haizhou Ding, Baohua Zhang, Jun Zhou “Recent developments and applications of simultaneous localization and mapping in agriculture” // Journal of Field Robotics. 2022. DOI:https://doi.org/10.1002/rob.22077.
6. Тарицына А.С. Selection of Equipment for the Force Sensitive Resistor 0.5 Sensor / А.С. Тарицына, Л.В. Щеголева // Proceeding of the 36th conference of FRUCT Association. - Lappeenranta, Finland, 2024. - P.945-949. - URL: https://www.elibrary.ru/item.asp?id=74802703. - ISSN 2305-7254.
7. Щеголева Л. В., Тарицына А. С. Разработка алгоритма определения класса препятствия в процессе взаимодействия его с манипулятором // Программная инженерия. 2024. Том 15, № 10. С. 532—538. DOI:https://doi.org/10.17587/prin.15.532-538. EDN: https://elibrary.ru/GUFCEK
8. Manuel Sanchez, Jesus Morales, Jorge L. Martinez “Automatically Annotated Dataset of a Ground Mobile Robot in Natural Environments via Gazebo Simulations” // Sensors. 2022. DOI:https://doi.org/10.3390/s22155599.
