РАЗРАБОТКА ЧАСТНЫХ МОДЕЛЕЙ ВЫЧИСЛЕНИЙ ДЛЯ ОЦЕНКИ КЛЮЧЕВЫХ ХАРАКТЕРИСТИК АГРОДРОНА ДЛЯ ОПРЫСКИВАНИЯ ПОЛЕЙ

С развитием современных информационных технологий и робототехнических систем автоматизация процессов в сельском хозяйстве становится одним из ключевых направлений повышения эффективности агропромышленных комплексов [1].

Однако внедрение подобных систем требует тщательного анализа требований, моделирования поведения робота в различных условиях и оптимизации ключевых параметров.

Воздушные роботы для аграрного сектора представляют собой автономные или полуавтономные беспилотные летательные аппараты, оснащённые вычислительными модулями, системой навигации, датчиками позиционирования, камерами, а также специализированными механизмами для распыления удобрений. Встроенные вычислители выполняют широкий спектр задач: от обработки изображений и планирования траектории до контроля дозирования и мониторинга корректной работы систем.

Конструкция такой робототехнической системы должна обеспечивать выполнение задач в условиях жёстких эксплуатационных ограничений, прежде всего ограниченной грузоподъёмности, ограниченного времени полёта и необходимости поддержания заданной производительности.

Таким образом, для оптимального выбора комплектующих агродрона необходимо разработать расчетные модели, позволяющие оценить его ключевые параметры: грузоподъемность, продолжительность полета и производительность.

Для определения требований к силовой установке введем частную модель вычислений, связывающая массу дрона с необходимой для полёта тягой (формула 1).

В данной формуле:

                                                                          (1)

• k – коэффициент запаса тяги,
• m_drone – масса дрона (суммарная масса рамы и бортового оборудования) (кг),
• m_battery – масса аккумуляторной батареи (кг),
• m_payload – масса полезной нагрузки (кг).

Для обеспечения устойчивого полёта с грузом коэффициент запаса тяги следует принять равным k = 1,5 согласно рекомендациям по проектированию дронов [2]. Итоговый вид расчётной зависимости представлен в формуле 2.

                                                                      (2)

Для определения требований к бортовому источнику питания введем частную модель вычислений, связывающая энергопотребление дрона с требуемой ёмкостью аккумулятора для заданного времени полёта (формула 3).

                                                                                                  (3)

В данной формуле:

• P_t – суммарная мощность, потребляемая дроном (Вт),
• C– емкость батареи (ампер-час),
• V– номинальное напряжение аккумуляторной батареи (В),
• α– коэффициент допустимой глубины разряда батареи.

Основным потребителем энергии являются двигатели. Рабочая мощность достигается при дросселированнии 65-85%. Возьмем среднее, которое составит 75%. Коэффициент допустимой глубины разряда батареи исходя из рекомендации примем за 0,8 [3]. Итоговый вид расчётной зависимости представлен в формуле 4.

                                                                                                 (4)

Для анализа агротехнической эффективности (га/ч) дрона введем частную модель вычислений, связывающая лётно-технические характеристики с площадью, обрабатываемой в единицу времени (формула 5).

                                                                                         (5)

В данной формуле:

• w – ширина распыления (метры),
• v– скорость полета дрона (метры/секунду).

Современные системы распыления позволяют регулировать ширину обработки. Например, у дрона DJI Agras T50 этот параметр варьируется от 4 до 11 метров. Рабочая скорость также может настраиваться: тот же дрон выполняет задачи как на скорости 4 м/с, так и на 7–8 м/с.

Предложенная модель вычислений позволяет оценить теоретическую производительность агродрона при заданных параметрах.

Таким образом, в рамках исследования были разработаны расчётные модели для определения ключевых эксплуатационных характеристик агродрона.