Технологические, физиологические и экономические преимущества во многом определяются точностью позиционирования доильных стаканов, на которую влияют разброс координат и размеров сосков вымени, возможные перемещения животного в процессе обслуживания. В доильных роботах для размещения руки манипулятора с доильными стаканами применяются системы локализации, использующие различные способы получения и обработки изображения: трёхуровневое лазерное сканирование (TDS), с использованием 3D‑камер ToF (Time‑of‑Flight), ультразвуковые и оптические датчики, фототехнологии. Данные технологии имеют как достоинства, так и недостатки.Для минимизации последних производители используют гибридный подход, суть которого состоит в дополнении одной технологии другой. Так, для достижения максимальной точности производители часто дополняют оптические датчики ультразвуковыми, лазерными сканерами и ToF‑камерами, а ToF‑камеры комбинируют с RGBD‑камерами (для повышения разрешения и точности), лазерными сканерами (для точечного сканирования), ультразвуковыми датчиками (для работы в сложных условиях), системами ИИ (для улучшения алгоритмов распознавания). Благодаря этому удается повысить точность и степень разрешения получаемого изображения при определении положения сосков вымени коровы.Проведенный анализ показал, что использование гибридного подхода в технологиях локализации руки манипулятора доильного робота не решает проблему соответствия продолжительности подготовительных операций доения нормативному значению (не более 60 секунд). В этой связи возникает необходимость дополнительного изучения вопроса влияния технологий локализации руки манипулятора на продолжительность подготовительных операций доения. Дальнейшее совершенствование технологий локализации руки манипулятора доильного робота должно идти в направлении не только гибридизации подходов, повышающих точность, степень разрешения, но и разработки более совершенного алгоритма управления, сокращающего продолжительность предварительных операций.
1. Введение
Важную роль в процессе производства молока играет техническое оснащение, внедрение новых отечественных автоматизированных устройств, достижение технологического лидерства в этой отрасли, что является одной из национальных целей, определенных в Указе Президента №309 от 7 мая 2024 г. [1]. Благодаря мерам государственной поддержки российским сельхозтоваропроизводителям сектора молочного животноводства стали доступны инновации, предлагаемые на мировом рынке. На крупных вводимых объектах в молочном скотоводстве в большинстве регионов применяются современные автоматизированные системы с использованием доильных роботов.
Одним из элементов доильного робота, влияющим на эффективность процесса доения, является манипулятор, который выполняет подготовительно-заключительные операции и осуществляет контроль над процессом доения. Его применение в доильном роботе дает ряд преимуществ, которые можно разделить на:
– технологические: точное позиционирование доильных стаканов относительно сосков коровы (снижает риск травм) и автоматическое выполнение операций (очистка сосков, массаж вымени для стимуляции молокоотдачи, подключение доильных стаканов, контроль процесса доения и снятие стаканов после завершения), что исключает необходимость ручного труда и минимизирует человеческий фактор, который может привести к ошибкам; дифференцированное управление доением по каждой доле вымени отдельно, что особенно важно при неравномерном развитии долей вымени; возможность оснащения датчиками для измерения параметров молока (электропроводность, температура, кислотность), что позволяет своевременно выявлять признаки мастита и других заболеваний;
– физиологические: контроль и управление по долям вымени;
– экономические: сокращается потребность в ручном труде, что снижает затраты на оплату труда; повышение надоев; снижение затрат на лечение; повышение качества молока; увеличение обслуживаемого поголовья [2][3][4].
В России исследования и разработки в области систем технического зрения для доильных роботов находятся на стыке академической науки, прикладной робототехники и реального сектора сельского хозяйства. Специализированных научных групп, которые занимались бы исключительно локализацией вымени или сосков (как узкой темой), крайне мало: среди производителей — компания «Промтехника-Приволжье», университетских и научных школ — Университет Иннополис (Республика Татарстан), ФГБОУ ВО РГАУ-МСХА имени К.А. Тимирязева, МГТУ им. Н.Э. Баумана, ФГБНУ ФНАЦ ВИМ (выполняет роль главного государственного научного центра компетенций по механизации животноводства). Специализация в контексте локализации для доильных роботов у каждого в этих группах имеет узконаправленный характер:
- ФГБНУ ФНАЦ ВИМ: разработка отечественной кинематики манипуляторов, алгоритмов дифференцированного управления доильными стаканами и интеграция систем технического зрения с исполнительными механизмами [5];
- компания «Промтехника-Приволжье»: прикладная реализация: интеграция систем технического зрения, распознавание животных и точное позиционирование манипулятора («руки» робота) для надевания доильных стаканов на соски [6];
- Университет Иннополис: разработка алгоритмов автономного движения мобильных платформ, SLAM (Simultaneous Localization and Mapping) и сенсоров для работы в неструктурированной среде коровника без использования GPS [7];
- ФГБОУ ВО РГАУ-МСХА имени К.А. Тимирязева: отраслевая экспертиза (адаптация технологий машинного зрения под биологические особенности крупного рогатого скота и технологические процессы молочных ферм) [8];
- МГТУ им. Н.Э. Баумана: фундаментальные исследования стереозрения, навигации в условиях плохой освещенности и отсутствия спутниковых сигналов; адаптация методов высокоточной подводной робототехники для наземных агророботов [9].
Точность позиционирования доильных стаканов обеспечивает преимущества применения манипулятора в доильном роботе и зависит от применяемой технологии локализации (систем технического зрения). Данное направление исследований является чаще всего частью комплексных проектов по созданию отечественных агророботов. Поэтому анализ и обобщение актуальной информации исключительно о существующих системах технического зрения, применяемых конкретно в доильных роботах, представляет собой оригинальный материал в данной области.
Целью исследования является анализ технических особенностей современных систем локализации руки манипулятора, используемых в доильных роботах.
Аналитическое исследование проводили на базе отдела научно-информационного обеспечения инновационного развития АПК ФГБНУ «Росинформагротех» в рамках выполнения НИР выполняемой по Государственному заданию Минсельхоза России № 082-00120-26-00 от 23.01.2026 (тема 1.2-26). Отбор, систематизация и анализ источников научно-технической информации (НТИ) проводили по открытым ресурсам (интернет-источники, электронные библиотеки) с использованием методов сравнительного анализа, экспертных оценок, опыта применения интеллектуальных технологий в хозяйствах.
2. Результат и обсуждение
Локализация руки робота (манипулятора) у разных производителей реализуется с использованием различных технологий, которые обеспечивают определение положения сосков для подсоединения доильных стаканов (таблица 1). В настоящее время в современных доильных роботах используют технологии трёхуровневого лазерного сканирования (TDS), с использованием 3D‑камер ToF (Time‑of‑Flight), ультразвуковых и оптических датчиков, фототехнологии.
Технологии определения местоположения сосков вымени коров в установках роботизированного доения
| Компания | Технология локализации | Достоинства | Недостатки |
| Lely | Трёхуровневое сканирование (TDS) с лазерами | Минимизация движений манипулятора. | Требовательность к техническому обслуживанию. |
| GEA | 3D-скани-рование с использованием ToF камеры | около 0,3м, максимальное — до 6–10м. | |
| De Laval | |||
| Bou-matic Robo-tics | Фототехнология | Быстрое обновление данных | Ограниченная работа в условиях движения |
| Full-wood | Ультразвуковые датчики | Простота интеграции. | Медленная скорость сканирования |
| Оптические датчики | Неинвазивность | Погрешность измерений (при оптимальных условиях измерения расстояния до кончика соска может составлять от 0,004 до 0,007м по оси Z, а боковое расстояние между рядами сосков может иметь ошибку до 12,7%). |
Трёхуровневое лазерное сканирование (TDS) включает в себя ряд последовательных этапов [15]:
- предварительное определение местоположение крестца коровы, в результате чего манипулятор может скорректировать своё начальное положение;
- определение местоположения вымени с помощью лазерного модуля, установленного в «руке» манипулятора. Сканирование области вымени даёт общее представление о его расположении и ориентации;
- трёхуровневое лазерное детальное сканирование каждого соска с помощью трех лазерных лучей: лазерные лучи проецируются на соски, отражаются, и их отражение улавливается датчиками. На основе этих данных система строит точную трёхмерную модель расположения сосков относительно нулевой точки;
- корректировка положения манипулятора: после сканирования система анализирует полученные данные и корректирует положение манипулятора для точного наведения доильных стаканов на соски.
В результате надевание доильных стаканов производится в оптимальной последовательности с сокращенным временем операции без дискомфорта для коровы.
Эффективность данного высокотехнологичного решения зависит от правильной подготовки коров, регулярного технического обслуживания и соответствия анатомии вымени стандартным параметрам.
3D сканирование с использованием ToF‑камеры сочетает относительно невысокую стоимость, компактность и возможность работы в условиях низкой освещённости [16].
Принцип работы ToF‑камеры (Time‑of‑Flight, «время полёта») основан на измерении расстояния до объекта, фиксации времени, за которое световой импульс от встроенного излучателя достигает поверхности и возвращается обратно.
Камера излучает короткие импульсы инфракрасного света, который отражается от вымени и сосков коровы. Сенсор камеры улавливает вернувшийся свет. Электроника измеряет время между излучением и приёмом сигнала. На основе данных о времени полёта для каждого пикселя формируется «облако точек» (Point Cloud), представляющее собой трёхмерную модель объекта с координатами X, Y, Z относительно камеры. Алгоритмы обработки изображений идентифицируют соски и определяют их точное положение в пространстве.
Типовой алгоритм работы блока сканирования складывается из набора действий: обнаружение коровы первичное сканирование вымени детальное сканирование сосков корректировка позиции манипулятора мониторинг во время доения. Их последовательность определяется местом расположения камеры:
1. Lely Astronaut A4: ToF‑камера установлена в верхней части робота и определяет положение крестца коровы. Затем лазерный модуль в «руке» манипулятора уточняет положение вымени.
2. DeLaval VMS: камера встроена непосредственно в манипулятор и определяет местоположение вымени и сосков относительно него.
3. GEA MIone: ToF‑камера расположена в «руке» манипулятора без дополнительных лазерных излучателей. Она защищена корпусом и выполняет все этапы сканирования самостоятельно.
Следует отметить, что точность данной технологии невысока, особенно на малых расстояниях и при наличии загрязнений или нестандартных анатомических особенностях вымени.
Фототехнологии — это решение, обеспечивающее хорошую разрешающую способность и возможностью интеграции с ИИ. Они позволяют не только точно определять положение сосков, но и выполнять дополнительные задачи по мониторингу состояния животных [17].
В основе фототехнологий лежит использование одной или нескольких видеокамер (монохромных, цветных, стереоскопических или 3D ToF), источников освещения (встроенный ИК‑подсвет или внешний источник света) и процессор с ПО с алгоритмами компьютерного зрения для анализа изображения вымени коровы и определения положения сосков.
Поэтапный процесс работы включает в себя обнаружение коровы и позиционирование (камера фиксирует появление коровы в стойле; система определяет опорные точки (крестец, ноги, вымя) и оценивает положение коровы относительно манипулятора; при необходимости робот корректирует положение животного (например, с помощью кормушки или направляющих); предварительную обработку изображения (съёмка области вымени с нескольких ракурсов (если используется стереоскопическая система), улучшение качества изображения: коррекция яркости/контраста, шумоподавление, выравнивание освещённости, сегментация изображения выделение области вымени на фоне других объектов); распознавание сосков (алгоритмы обнаружения границ и контуров выделяют формы, похожие на соски; классификаторы (на основе нейронных сетей или традиционных методов) определяют, какие объекты являются сосками, а какие нет; для каждой обнаруженной точки определяются координаты (X,Y) в плоскости изображения); трёхмерную реконструкцию с использованием 3D‑камера или стереосистемы (сопоставление данных с нескольких камер или кадров; расчёт глубины (координаты Z) для каждой точки; построение 3D‑модели вымени и точное определение положения кончиков сосков в пространстве); передачу данных в систему управления (координаты сосков передаются в контроллер манипулятора; манипулятор позиционирует доильные стаканы с учётом текущих координат и траектории движения); мониторинг процесса доения (камеры могут продолжать наблюдение за положением стаканов; при смещении стакана система корректирует его положение или подаёт сигнал оператору); заключительные операции (после снятия стаканов камера может проверить состояние сосков и вымени (наличие крови, отёков и т. п.); данные сохраняются для последующего анализа и обучения системы).
Эффективность фототехнологий зависит от условий эксплуатации: освещения, чистоты вымени, анатомических особенностей коровы и стабильности её положения во время сканирования. Для достижения максимальной точности производители часто сочетают их другими методами определения положения сосков.
Применение является надёжным и экономичным решением. Они устойчивы к сложным микроклиматическим условиям животноводческого помещения и безопасны для животных [18]. В зависимости от условий применения датчики могут работать в режимах многообъектного обнаружения, одиночного импульса или непрерывном (таблица 2).
Условия применения и описание режимов работы ультразвуковых датчиков
| Режим работы | Описание | Условия применения |
| Непрерывный | – импульсы излучаются циклически | – для отслеживания движения коровы и корректировки положения манипулятора в реальном времени |
| Одиночного импульса | – датчик посылает один импульс, считывает данные и ждёт следующей команды | – для быстрого определения положения перед началом доения |
| Многообъектного обнаружения | – некоторые датчики могут одновременно фиксировать несколько отражений | – для сканирования всех четырёх сосков |
Однако их точность ограничена, а разрешающая способность недостаточна для работы с нестандартными анатомическими особенностями вымени.
В основе их работы лежит эффект эхолокации (они излучают ультразвуковые волны, которые отражаются от объекта (вымени и сосков коровы), а затем улавливают отражённый сигнал. На основе времени прохождения сигнала вычисляется расстояние до объекта), который реализуется с помощью передатчика (генерирует ультразвуковые импульсы с частотой от десятков до сотен кГц), приёмника (улавливает отражённые волны). Обработка сигнала и расчёт расстояния производится микроконтроллером, а передача данных в систему управления манипулятором – интерфейсом связи.
Процесс работы системы локализации манипулятора на основе ультразвуковых датчиков складывается из нескольких этапов:
- датчик начинает циклически излучать ультразвуковые импульсы через равные промежутки времени в направлении вымени коровы;
- ультразвуковая волна сталкивается с поверхностью вымени или соска и отражается обратно. Приёмник фиксирует отражённый сигнал;
- микроконтроллер измеряет время между излучением и приёмом сигнала и по формуле рассчитывает расстояние до вымени;
- несколько датчиков (или один датчик, который перемещается манипулятором для сканирования с разных углов) сканируют область вымени. Система сопоставляет данные о расстояниях с разных точек и определяет координаты сосков в пространстве (X, Y, Z);
- рассчитанные координаты сосков передаются в контроллер манипулятора. Манипулятор размещает доильные стаканы с учётом текущих координат;
- датчики могут продолжать сканирование в реальном времени, корректируя положение манипулятора в соответствии с траекторией движения коровы, что препятствует соскальзыванию стаканов;
- после снятия стаканов датчик(-ки) может проверить положение сосков для контроля завершения процесса.
Оптические датчики, используемые в системах локализации сосков вымени, обладают высокой разрешающей способностью и возможностью интеграции с системами искусственного интеллекта. Они позволяют не только точно определять положение сосков, но и выполнять дополнительные задачи по мониторингу состояния животных [19]
В доильных роботах с целью локализации манипулятора находят применение несколько типов датчиков. Это 2D‑камеры (монохромные или цветные) для фиксации изображения и распознавания образов; 3D‑камеры (в т. ч. ToF‑камеры Time‑of‑Flight) для построения трёхмерной модели вымени; лазерные сканеры для точного позиционирования манипулятора.
Работа оптических датчиков основана на регистрации и анализе светового излучения, отражённого от объекта (вымени, сосков, молока), основанном на поэтапном выполнении операций (таблица 3).
Этапы работы системы локализации с оптическими датчиками
| Этап работы | Операции |
| Освещение объекта | – в ToF‑камерах излучаются короткие импульсы ИК‑света. |
| Приём отражённого излучения | – сенсор преобразует световые сигналы в электрические. |
| Преобразование сигнала | – данные поступают в процессор для обработки. |
| Обработка изображения | – при использовании 3D‑камер или стереосистем рассчитывается глубина (координата Z). |
| Построение модели и передача данных | – данные передаются в систему управления роботом. |
| Позиционирование манипулятора | – доильные стаканы надеваются на соски с учётом текущего положения. |
| Мониторинг процесса | – при смещении система корректирует положение или подаёт сигнал оператору. |
Эффективность оптических датчиков сильно зависит от условий эксплуатации: освещения, чистоты вымени, анатомических особенностей коровы и стабильности её положения во время сканирования.
В созданном в России доильном роботе «Волшебник» определение положения сосков вымени коровы осуществляется с помощью триангуляционного лазерного сканера или 3D‑камеры. Система строит 3D‑модель вымени и определяет точные координаты сосков в пространстве. Алгоритм учитывает форму вымени, длину сосков и их расположение. Расширенная область для поиска вымени и подключения доильных стаканов позволяет работать с разными формами вымени, что снижает процент выбраковки животных из-за проблем с подключением [20]
Существующие технологии локализации манипулятора доильных роботов сталкиваются с рядом фундаментальных проблем: непредсказуемое поведение животного, оптические помехи (пар, брызги молока), отсутствие GPS-сигнала внутри помещений и высокая вычислительная нагрузка. Для их решения необходим комплексный подход, который включал в себя аппаратные инновации и новые алгоритмы искусственного интеллекта, а именно:
– гибридный подход, суть которого состоит в дополнении одной технологии другой (для максимальной точности дополнение оптических датчиков ультразвуковыми, лазерными сканерами и ToF‑камерами; для повышения разрешения и точности комбинация ToF‑камер с RGBD‑камерами; для точечного сканирования сочетание ToF‑камер с лазерными сканерами; для улучшения алгоритмов распознавания дополнение ToF‑камер системами искусственного интеллекта);
– использование предиктивных моделей поведения животного (внедрение рекуррентных нейронных сетей (LSTM, Transformer-based models), алгоритм которых анализирует видеопоследовательность за последние 1–2 секунды, строит траекторию движения каждой конечности и туловища животного, экстраполируя (предсказывая), где окажется сосок в момент касания манипулятором через 300–500 миллисекунд. Это компенсирует задержки вычислений и механики);
– интеграция жестких биомеханических ограничений в архитектуру искусственного интеллекта (алгоритм находит наиболее визуально стабильные анатомические элементы (тазобедренные суставы и хвостовую часть животного), математически отсекает зоны невозможного расположения вымени, сужая поиск до строго заданного эллипсоида под брюхом коровы, что повышает точность и скорость работы системы);
– интеграция жестких биомеханических ограничений в архитектуру искусственного интеллекта (проецирование невидимой для глаза сетки точек на вымя, искажение которой дает сигнал к построению высокоточной 3D-модель поверхности без необходимости использования мощных прожекторов; использование поляризационных фильтров для подавления главных источников шума для классических алгоритмов сегментации (зеркальных бликов от влажной кожи и капель молока);
– переход от централизованной локализации к децентрализованной, в которой система технического зрения будет одновременно вести отслеживание четырех независимых объектов (каждого соска), для чего манипулятор оснащается независимыми микро-актуаторами для каждого доильного стакана. При смещении соска стакан корректирует свою позицию автономно без пересчета всей кинематики руки;
– интеграция систем машинного зрения с датчиками IoT (болюсы, ошейники). Если RFID-метка идентифицировала корову как тревожную или находящуюся в определенной фазе лактации, алгоритм заранее меняет параметры локализации: увеличивает безопасную дистанцию подхода и снижает скорость выдвижения манипулятора, предотвращая удары, которые заставляют животное двигаться еще сильнее.
Несмотря на преодоление недостатков существующих систем локализации руки манипулятора, остается нерешенной проблема соответствия нормативным значениям продолжительности подготовительных операций (обработка сосков и подключение доильных стаканов). В ряде источников [21] отмечается, что продолжительность подготовительных операций в среднем превышает нормативное значение: обработка сосков и подключение доильных стаканов составляет от 1,38 до 2,76 мин., сдаивание первых струек молока, очистка сосков вымени — в пределах 0,78…1,20 мин., надевание доильных стаканов 0,50…1,56 мин. (меньшие значения принадлежат доильному роботу Lely, а большие роботу DeLaval). Данные значения не соответствуют требованиям, сформулированным в правилах машинного доения: продолжительность надевания доильных стаканов не должна превышать 60 сек. после начала санитарной обработки сосков вымени оператором доения. Наступление активной фазы рефлекса молокоотдачи и запаздывание с подключением доильных стаканов влечет за собой не полное выдаивание вымени коровы, что подтверждается многочисленными исследованиями как российских, так и зарубежных ученых [22][23][24].
3. Заключение
Анализ информационных источников показал, что для компенсации недостатков, имеющихся у каждой технологии локализации, производители используют гибридный подход, суть которого состоит в дополнении одной технологии другой:
1. Максимальная точность достигается за счет дополнения оптических датчиков ультразвуковыми, лазерными сканерами и ToF‑камерами.
2. Для повышения разрешения и точности ToF‑камеры комбинируют с RGBD‑камерами.
3. Для точечного сканирования ToF‑камеры комбинируют с лазерными сканерами.
4. Для улучшения алгоритмов распознавания ToF‑камеры комбинируют с системами искусственного интеллекта.
Наряду с этим для решения существующих проблем необходим комплексный подход, который должен включать в себя не только сочетание технологий локализации, но и использование предиктивных моделей поведения животного, интеграцию жестких биомеханических ограничений в архитектуру искусственного интеллекта, а также переход от централизованной локализации к децентрализованной.
Проведенный анализ показал, что использование гибридного подхода в технологиях локализации руки манипулятора доильного робота не решает проблему соответствия продолжительности подготовительных операций доения нормативному значению (не более 60 сек.). В этой связи возникает необходимость дополнительного изучения вопроса влияния технологий локализации руки манипулятора на продолжительность подготовительных операций доения.
Дальнейшее совершенствование технологий локализации руки манипулятора доильного робота должно идти в направлении повышения точности, степени разрешения, разработки более совершенного алгоритма управления, сокращающего продолжительность предварительных операций.
The additional file for this article can be found as follows:
Further description of analytic pipeline and patient demographic information. DOI: