Требования к системе распознавания растений для прецизионного внесения гербицидов в условиях автономного вождения

В статье рассмотрена задача разработки требований к системе распознавания растений для прецизионного внесения гербицидов в условиях автономного вождения мобильной роботизированной платформы. Проанализированы особенности функционирования системы распознавания в составе автономного робототехнического комплекса, включая требования к быстродействию, энергопотреблению и интеграции с системой управления. Сформулирован комплекс функциональных, аппаратных, программных и интеграционных требований, обеспечивающих возможность автономной работы в полевых условиях. Полученные результаты могут быть использованы для анализа существующих аналогов и при проектировании систем прецизионного внесения средств химической защиты растений.

1. Precision weeding in Agricultural: a comprehensive review of intelligent laser robots leveraging deep learning techniques / C. Wang, C. Song, T. Xu, R. Jiang // Agricultural. – 2025. – Vol. 15. – № 11. – Art. 1213.

2. Wang, W. A review of computer vision technologies in precision Agricultural / W. Wang, Y. Kang // Theoretical and Natural Science. – 2025. – Vol. 101. – P. 35–40.

3. Precise robotic weed spot-spraying for reduced herbicide usage and improved environmental outcomes: a real-world case study / A. Smith, M. R. Azghadi, A. Olsen [et al.]. – 2024.

4. Machine vision systems in precision Agricultural for crop farming / R. R. Shamshiri [et al.] // International Journal of Agricultural and Biological Engineering. – 2023. – Vol. 16. – № 1. – P. 1–15.

5. Agricultural robot automatic plant detection integrating visual navigation and phenotype recognition / Y. Li, H. Zhang, Q. Chen [et al.] // Discover Artificial Intelligence. – 2024. – Vol. 6. – Art. 12.

6. Key technologies for machine vision for picking robots: review and benchmarking / J. Liu, Z. Wang, K. Zhao [et al.] // Machine Intelligence Research. – 2025. – Vol. 22. – № 2. – P. 145–162.