Статья посвящена исследованию возможностей модернизации роботизированных систем навозной очистки в животноводстве на примере модели Lely Discovery 120 Collector. На фоне растущей цифровизации агропромышленного комплекса представлена сравнительная характеристика робота и традиционной скреперной установки УС-15. Проведен анализ эксплуатационных параметров, энергозатрат, конструкции, гигиенических преимуществ и автономности. Предложено техническое решение по дооснащению робота системой лидара RPLIDAR A2M12 уже к имеющимcя (предположительно) ультразвуковыми датчиками HC-SR04. Модернизация направлена на повышение точности пространственного ориентирования, обеспечение безопасного функционирования в условиях динамической среды, а также сокращение времени реакции на препятствия. Представлена модель работы гибридной сенсорной системы и расчет стоимости интеграции. Установлено, что робот, оснащенный системой смешанной навигации, демонстрирует более высокую эффективность и точность по сравнению с базовой моделью. Данный подход соответствует задачам цифровой трансформации сельского хозяйства, обеспечивая не только рост производительности, но и улучшение условий содержания животных. Результаты исследования могут быть применены в проектировании и модернизации современных автоматизированных комплексов для животноводства

В статье разработан метод использования апостериорных вероятностей в качестве априорных вероятностей гипотез. Получены оценки необходимого числа наблюдений для обеспечения требуемой точности метода. Для пояснения метода рассмотрен поясняющий пример

Автономная навигация требует от сельскохозяйственных роботов локализации и создания глобально согласованной карты окрестностей в режиме реального времени. Однако точная и надежная локализация и картографирование по-прежнему являются сложной задачей для сельскохозяйственных роботов из-за неструктурированных, динамических и лишенных GPS условий окружающей среды. Одновременная локализация и картирование (SLAM) является современным подходом для этого. Для восприятия окружающей среды используются карты глубины, полученные с помощью различных сенсоров, такие как стереопары, камеры глубины и т.д. Из-за сложности среды, на картах глубины появляются потерянные области, приводящие к проблемам точности SLAM. В этом исследовании была представлена оптимизация современной системы SLAM в реальном времени, с помощью метода реконструкции карт глубины на основе поиска похожих блоков. Сопоставление блоков выполняется с помощью метода PatchMatch, с использованием нового критерия сходства. Представлены оценки производительности предлагаемого метода реконструкции карт глубины, такие как пиковое отношение сигнал/шум (PSNR), индекс структурного сходства (SSIM) и время выполнения алгоритма. Количественные результаты предложенного метода превосходят существующие современные методы реконструкции карт глубины

Развитие агропромышленного комплекса требует внедрения высокоточных и интеллектуальных решений для оптимизации производственных процессов, повышения качества продукции и снижения негативного воздействия на окружающую среду. Одним из ключевых направлений технологической модернизации является автоматизация процессов дозирования жидких и сыпучих компонентов — таких как питательные растворы, удобрения и корма. В данной статье представлен обзор современных подходов к построению автоматизированных систем дозирования, основанных на применении сенсорных технологий и аналитики данных. Рассмотрены основные типы сенсоров, используемых в аграрных производствах (pH, электропроводность, температура, влажность, уровень), их технические характеристики и способы интеграции в управляющие платформы. Особое внимание уделено использованию алгоритмов машинного обучения и предиктивной аналитики, позволяющих повысить адаптивность и точность регулирования параметров в условиях динамично изменяющейся производственной среды. Приведены примеры успешного внедрения подобных решений в гидропонике, производстве удобрений и животноводстве. Проведён анализ качественных и количественных эффектов автоматизации: снижение потребления ресурсов на 20-30 %, повышение урожайности на 10-25 %, улучшение энергетической и технологической устойчивости. Также обозначены барьеры внедрения – от технических до организационных

В статье описаны итоги научных исследований вариабельности агробиологических показателей озимой пшеницы, возделываемой по предшественнику, соя в условиях Западного Предкавказья. Опытное поле, где выполняли исследования в 2022-23 с.-х. годах, размещено в УОХ «Кубань» Кубгау. В опыте изучались агробиологические показатели озимой пшеницы, возделываемой по предшественнику соя, в стационарном опыте на черноземе выщелоченном. Сорт – Тимирязевка 150. Среднепоздний сорт с посевом в конце оптимальных сроков для зон, имеет массу 1000 семян 36-42 грамм и высоту растения 73-95см. Высокоурожайный сорт, имеет потенциальную урожайность 120 ц/га, с качеством зерна хорошим и отличным на уровне «сильных» пшениц. Данный сорт рекомендован для выращивания по всем предшественникам на высоком агрофоне. Опыт двухфакторный. Первый фактор – прием основной обработки почвы (вспашка на 20-22 см и no-till). Второй фактор – норма минудобрения (контроль без внесения удобрений, рекомендованная норма минерального удобрения (под основную обработку почвы N20P80 + ранневесенняя подкормка N20), интенсивная норма минерального удобрения (под основную обработку почвы N40P160 + ранневесенняя подкормка N40). Предшественник – соя. Выявлено, что как прием основной обработки почвы, так и норма удобрения оказывают влияние на структуру урожая. Лучшие ее параметры отмечены на варианте со вспашкой на фоне интенсивной нормы минерального удобрения (N40P160 + N40), где отмечен их рост по сравнению с контролем на 6,5–38,9 %. Переход на систему no-till влечет за собой снижение параметров структуры урожая на 7,2–42,5 % и биологической урожайности на 19,9–64,1 % в зависимости от фона удобренности. Параметры таких показателей, как длина колоса, число колосков и зерен в колосе были вне влияния изучаемых факторов. И прием основной обработки почвы, и норма удобрения оказывают влияние на урожайность озимой пшеницы сорта Тимирязевка 150. Максимум их параметров достиг на варианте со вспашкой на фоне интенсивной нормы минерального удобрения (N40P160 + N40), где отмечен их рост по сравнению с контролем на 11,3–13,0 ц/га или на 25,2–35,1 %. Переход на систему no-till при выращивании озимой пшеницы влечет за собой снижение урожайности на 5,2–21,3 ц/га или на 11,6–43,7 %. На такие показатели, как натура зерна и ИДК клейковины изучаемые факторы влияния не оказали. На остальные показатели положительно влияли как минеральные удобрения, так и прямой посев культуры

В статье рассматривается эволюция помехоустойчивости беспроводных сетей от 802.11 до 802.11ax (Wi-Fi 6). Анализируются изменения в архитектуре и технологиях, которые способствовали улучшению устойчивости к помехам и обсуждаются ключевые технологии, такие как MIMO и OFDMA. Также приводятся рекомендации по оптимизации работы локальных и общественных Wi-Fi сетей. Статья подчеркивает важность применения актуальных технологий для обеспечения надежной связи и повышения качества