Учёные НИУ «БелГУ» создали умную программу для безопасного выпаса животных

Всё больше агропредприятий находят надёжных помощников среди новых технологий: интернета вещей, трекеров передвижения, БПЛА, GPS и ГЛОНАСС и автоматизированных систем, способствующих снижению затрат.

– В этой сфере разработки есть в Австралии, в Китае и других странах. Наши усилия направлены на научно-техническое развитие отечественной отрасли умного животноводства, поэтому мы предложили оригинальную модель для управления местоположением выпасаемых животных на основе совместного применения беспилотников и сети интернета вещей, – рассказал профессор кафедры информационных и робототехнических систем НИУ «БелГУ» Константин Польщиков.

Как объяснил Константин Александрович, на коров, овец и других животных возможно установить недорогие датчики, которые с помощью GPS-системы определят их точные координаты, и с помощью интернета вещей направят сигналы оператору-пастуху. На ноутбуке или планшете пастуха отобразится полная оперативная интерактивная карта пастбища. При опасном приближении контролируемой особи к границе пастбища пастух сможет мгновенно задействовать дрон, который подлетит к животному и звуком его направит в безопасную зону – как в традиционных хозяйствах это делают пастушьи собаки.

– Это намного экономичнее, чем использовать беспилотник, который находится в воздухе постоянно и следит за животными. В предложенной нами системе беспилотник большую часть времени находится в покое и вылетает только в нужную точку в нужное время, – подчеркнул профессор Польщиков.

Разработка учёных института инженерных и цифровых технологий Белгородского госуниверситета поможет агропредприятиям избежать целого ряда проблем, связанных с тем, что животные на выпасе часто разбредаются далеко от загонов и могут заблудиться, пораниться или нанести вред чужому имуществу. Также применение данной модели может значительно снизить риск ещё одной серьёзной проблемы агропредприятий – кражи животных.

– У трекеров небольшое энергопотребление, но, если передавать данные слишком часто, оно существенно повышается, тогда заряда аккумуляторов хватает ненадолго, и они просто отключатся. Здесь наша система решает первую проблему, позволяя экономить энергопотребление трекеров, – объяснил профессор Польщиков.

Как пояснил учёный, в единую сеть GPS-трекеры объединяются через 8-канальные и 16-канальные LoRa-шлюзы с ограниченной производительностью. Поэтому при крупном поголовье с большим количеством подключённых трекеров, интенсивно передающих данные, идёт не только интенсивный расход энергии, но может возникнуть и другая проблема – задержка доставки сообщений пастуху из-за перегрузки сети. Не получая сообщений о местоположении животных вовремя, пастух может не успеть отреагировать на опасную ситуацию на пастбище. То же самое может произойти, если снизить нагрузку на сеть, уменьшив количество сообщений от трекеров.

Чтобы минимизировать эти риски, исследователи под руководством Константина Александровича разработали математическую модель, учитывающую различные факторы, влияющие на эффективность передачи сообщений с трекеров, и вычислили оптимальные временные интервалы между их отправкой.

По словам профессора Польщикова, предложенная модель классифицирует местоположение животных на четыре класса – в зависимости от расстояния до границы пастбища, и назначает оптимальный период отправки сообщений от трекера каждого животного. Это позволяет своевременно задействовать беспилотник для коррекции их местоположения. Также модель позволяет определить оптимальное количество трекеров и беспилотников, необходимое для безопасного выпаса конкретного стада. Поведённые вычислительные эксперименты показали, что предложенная система значительно повышает безопасность выпаса.

Созданная учёными модель ориентирована, в основном, на использование распространённых 8-канальных и 16-канальных LoRa-шлюзов, но в ближайшее время исследователи намерены расширить возможности системы для подключения большего количества трекеров.

Разработанная модель уже оформлена и зарегистрирована как компьютерная программа, применять которую могут как сами агропредприятия, внедряющие методы умного животноводства, так и компании, предлагающие услуги и решения по мониторингу крупного рогатого скота и других видов сельхозживотных.

– Это вычислительная программа, которую можно интегрировать в более общую систему управления всем сельскохозяйственным процессом, – пояснил Константин Александрович.

Дальнейшие планы учёные связывают с совершенствованием модели управления стадом. Их следующая цель – провести натурные эксперименты и уточнить реальные характеристики выпаса животных.