자동화된 농업 기계에는 안전을 보장하기 위한 새로운 접근 방식이 필요합니다

2023년 5월 16일에 게시됨

일리노이주 어바나 — 자율 주행 트랙터부터 제초 로봇, AI 기반 데이터 수집에 이르기까지 자동화된 기계는 농업 생산에 혁명을 일으키고 있습니다. 이러한 기술 발전은 생산성을 크게 향상시킬 수 있지만 안전 조치 및 규정에 대한 새로운 질문도 제기합니다. 이러한 문제를 해결하기 위해 일리노이 대학의 최근 연구에서는 자동화된 농업 기계의 안전에 관한 최신 학술 문헌을 검토했습니다. 연구진은 60개 이상의 논문을 검토한 결과 환경 인식, 위험 평가 및 완화, 인적 요소 및 인체공학이라는 세 가지 주요 주제를 확인했습니다.

"대부분의 연구는 첫 번째 범주인 환경 인식에 초점을 맞추고 있습니다. 이 연구는 주로 기계가 환경의 장애물을 감지하고 이에 대응하는 방법을 다루고 있습니다. 위험 평가나 인체 공학에 대한 작업은 제한적입니다."라고 Illinois Extension 전문가인 Salah Issa는 말했습니다. Issa는 이 논문의 교신 저자입니다.

자동화된 기계는 인식 센서를 통해 물체를 감지한 후 기계 학습 알고리즘을 통해 해석하여 장비에 정지, 속도 감소 또는 방향 변경을 지시합니다. 기계가 처리할 수 있어야 하는 장애물에는 포지티브, 네거티브, 이동의 세 가지 주요 유형이 있습니다. 긍정적인 장애물은 바위, 나무, 건물 등 지상에 나타나는 물체입니다. 부정적인 장애물은 도랑이나 구덩이와 같이 지면보다 낮은 장애물입니다. 움직이는 장애물이나 동적 장애물은 인간, 동물 또는 기타 움직이는 기계와 같이 갑자기 나타나는 장애물입니다. 이러한 장애물은 작물의 종류, 지역의 특징, 기상 조건에 따라 크게 달라질 수 있습니다.

Issa와 공동 저자인 ABE 박사 과정 학생인 Guy Roger Aby는 연구 논문에서 3D 레이저 스캐너, 초음파 센서, 원격 감지, 스테레오 비전, 열 카메라, 고해상도 카메라를 비롯한 다양한 수용체 및 센서 유형을 탐구했다는 사실을 발견했습니다. , 그리고 더. 각 유형에는 장점과 한계가 있으며 가장 효과적인 접근 방식에는 다양한 방법을 조합하는 것이 포함됩니다.

"문헌의 추세는 단일 센서가 아닌 여러 유형의 센서를 활용하는 것입니다. 이는 대부분의 회사가 취하고 있는 방향이기도 합니다. 농업 기계가 작동하는 매우 역동적인 환경을 고려할 때 이는 농업 기계에 완벽하게 적합합니다." 유명한.

"하지만 아직 해결해야 할 문제가 많이 남아 있습니다. 예를 들어 센서는 사람이나 다른 물체가 나타나면 즉시 멈출 수 있을 만큼 민감해야 합니다. 하지만 기계가 멈추고 농부가 없으면 현장으로 가야 할까요? 다시 센서를 확인하고 기계를 재설정해야 합니까? 지나가는 다람쥐나 새와 같이 빠르게 움직이는 장애물의 경우 특히 어렵습니다."

자동 농업용 차량은 자율주행차와 동일한 문제에 직면하지만 주목할만한 차이점도 있습니다. 예를 들어 농업은 도로가 구조화되고 표시되는 도시 운전보다 더 복잡한 환경을 제공합니다. 그러나 다른 운전자의 불규칙한 인간 행동은 도시 도로에서는 문제가 되지만 농업 분야에서는 문제가 되지 않는다고 Issa는 지적합니다.

두 번째 주제인 위험 평가 기술 및 전략을 다룬 연구 논문은 소수에 불과했습니다. Issa는 위험 평가를 위해 엔지니어링에 사용되는 대부분의 시스템이 과거 데이터에 의존하기 때문에 이는 놀라운 일이 아니라고 말합니다. 농업의 자율 시스템에는 아직 존재하지 않습니다. 작동 방식과 내재된 위험이 무엇인지에 대해 공개적으로 사용 가능한 데이터가 거의 없습니다.

"우리는 기존 안전 표준이 자율 시스템에 적합하지 않다고 생각합니다. 그러나 현재 표준을 개정하려는 상당한 노력이 진행 중이므로 몇 년 안에 새로운 표준과 개정 표준이 나올 것입니다."라고 그는 말했습니다. 부상 및 사망에 관한 안전 규정은 연방 산업안전보건청(OSHA)에 속하지만 캘리포니아와 인디애나를 포함한 일부 주에도 자체 규정이 있습니다.