Модели и алгоритмы автоматизации обслуживания и управления взаимодействием гетерогенных сельскохозяйственных робототехнических комплексов тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.13.01, кандидат наук Нго Куок Тьен

• Нго Куок Тьен
• кандидат наук
• 2020

Оглавление диссертации кандидат наук Нго Куок Тьен

Введение

Глава 1. Анализ существующих подходов к автоматизации обслуживания и управлению взаимодействием гетерогенных сельскохозяйственных робототехнических комплексов

1.1. Анализ существующих наземных сервисных роботизированных платформ

1.2. Анализ требований и ограничений мобильных систем обслуживания аккумуляторов беспилотных летательных аппаратов

1.3. Анализ подходов к управлению взаимодействием БЛА и НСРП при сервисном обслуживании

1.4. Анализ подходов к передаче физических ресурсов между сельскохозяйственной техникой разной степени автономности

1.5. Выводы по 1 главе

Глава 2. Модели и алгоритмы взаимодействия гетерогенных

сельскохозяйственных роботизированных комплексов

2.1. Концептуальная модель и формальная постановка задачи взаимодействия гетерогенных сельскохозяйственных роботов

2.2. Структурная и функциональная модели взаимодействия гетерогенных сельскохозяйственных роботов

2.3. Алгоритмические модели управления взаимодействием гетерогенных сельскохозяйственных роботов на разных этапах обслуживания

2.5. Выводы по 2 главе

Глава 3. Рекомендующая система выбора состава гетерогенных сельскохозяйственных робототехнических комплексов

3.1. Метод многокритериальной оценки количества и состава гетерогенной техники для обработки сельскохозяйственного угодья

3.2. Графовая модель расчета эффективности сервисного обслуживания аккумуляторов БЛА

3.3. Описание рекомендующей программной системы AgrobotModeling

3.4. Выводы по 3 главе

Глава 4. Экспериментальная оценка разработанного обеспечения взаимодействия гетерогенных сельскохозяйственных роботов

4.1. Методика предварительного оценивания оптимального количества сельскохозяйственных роботов

4.2. Численное моделирование количества необходимой техники для обработки сельскохозяйственного угодья

4.3. Сравнение результатов численного и имитационного моделирования

4.4. Выводы по 4 главе

Заключение

Список использованных источников

Приложение А

Перечень публикаций соискателя по теме исследования

Приложение Б. Копии актов внедрения

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Модели и алгоритмы автоматизации обслуживания и управления взаимодействием гетерогенных сельскохозяйственных робототехнических комплексов»

Введение

Актуальность темы исследования. Роботизированные средства с разной степенью автономности функционирования все чаще применяются в сельскохозяйственном секторе, в том числе для посева зерновых, внесения удобрений, сбора урожая, распыления пестицидов. Совместное использование гетерогенных наземных и воздушных средств расширяет функциональные и сенсорные возможности роботизированной обработки сельскохозяйственных угодий. В ряде случаев, например, при обслуживании систем энергопитания и транспортировке воздушных средств возникает задача физического взаимодействия между беспилотным летательным аппаратом (БЛА) и наземной сервисной робототехнической платформой (НСРП), функционирующих автономно. Сложность решения данной задачи связана с проблемами посадки, фиксации и механизированной обработки аккумуляторов и аграрных ресурсов, размещаемых на летательном аппарате на сервисной платформе, а также управления очередностью сервисного обслуживания группы БЛА.

В связи с чем исследование моделей и алгоритмов взаимодействия гетерогенных сельскохозяйственных роботизированных комплексов является актуальным научным направлением, ориентированным на решение проблемы увеличения времени функционирования беспилотных летательных аппаратов в длительных автономных работах на сельскохозяйственных полях, что в конечном итоге будет способствовать сокращению сроков и стоимости обработки сельскохозяйственных объектов за счет автоматизации и применения роботизированных комплексов.

Степень разработанности темы исследования. Проблемам совместной работы гетерогенных роботизированных средств посвящен широкий спектр научных исследований и практических работ отечественных и зарубежных ученых (Черноусько Ф.Л., Каляев И.А., Ермолов И.Л., Визильтер Ю.В., Пшихопов В.Х., Мещеряков Р.В., Kemper P.F., Suzuki K.A.O, Morrison J.R., Kim J.W., Jung Y.D.,

Lee D.S., Shim D. H., Daly J.M., Ma Y., Waslander S.L. и других). Постоянное совершенствование аппаратного обеспечения встраиваемых вычислительных и сенсорных модулей позволяет создавать более компактные и энергоэффективные решения для физического соединения и обмена энергетическими ресурсами между автономными роботизированными комплексами, функционирующими в разных средах.

Цели и задачи исследования. Основной целью диссертационной работы является увеличение времени функционирования беспилотных летательных аппаратов в длительных автономных работах, а также сокращение сроков и стоимости обработки сельскохозяйственных объектов за счет разработки моделей и алгоритмов управления взаимодействием гетерогенных сельскохозяйственных роботизированных комплексов. Для достижения указанной цели в работе сформулированы и решены следующие задачи:

1. Анализ существующих подходов к автоматизации обслуживания и управлению взаимодействием гетерогенных сельскохозяйственных робототехнических комплексов.

2. Разработка концептуальной, структурно-функциональных моделей взаимодействия гетерогенных сельскохозяйственных роботов.

3. Разработка алгоритмических моделей управления взаимодействием гетерогенных сельскохозяйственных роботов на разных этапах сервисного обслуживания и работы на угодье.

4. Разработка системы моделирования, визуализации и выбора оптимального количества робототехнических средств, а также проведение на ее основе экспериментальных исследований.

Научная новизна работы:

1. Разработана концептуальная и структурно-функциональная модель взаимодействия гетерогенных сельскохозяйственных роботизированных комплексов, отличающаяся применением замкнутые многоканальные многофазные параллельные систем массового обслуживания с гетерогенными узлами для диспетчеризации и управление обменом энергетическими и

физическими ресурсами беспилотных летальных аппаратов на наземных сервисных платформах.

2. Разработана логико-алгоритмическая модель взаимодействия беспилотных летальных аппаратов и сервисных наземных платформ, отличающаяся оцениванием внутренних энергетических, физических ресурсов, оставшегося объема работы для групп гетерогенных роботов и обеспечивающих сокращение временных и энергетических ресурсов беспилотных летальных аппаратов на перемещение с поля, а также взлетно-посадочные операции.

3. Разработана метод оценивания необходимого состава и количества техники для обработки сельскохозяйственного угодья, отличающийся многокритериальной оценкой с использованием линейной комбинации трех основных критериев суммарного время обработки, израсходованной энергии, стоимости задействованной техники и обеспечивающий проведение численного моделирования и оптимизации объема привлекаемых гетерогенных робототехнических комплексов.

4. Разработана рекомендующая программная система AgrobotModeling, отличающаяся применением численного и имитационного моделирования количества беспилотных летальных аппаратов и сервисных платформ и обеспечивающая визуализацию функционирования выбранных значений входных параметров, а также выбор оптимального состава и количества гетерогенных роботов.

Теоретическая и практическая значимость.

Теоретическая значимость работы заключается в разработке моделей и алгоритмов управления взаимодействием беспилотного летательного аппарата с сельскохозяйственной сервисной наземной робототехнической платформой, способствующих развитию подходов и архитектур совместного физического, энергетического и информационного взаимодействия гетерогенных робототехнических систем.

Практическая значимость работы заключается в разработке моделей, алгоритмов и программной системы AgrobotModeling, реализующих численное и

имитационное моделирование, визуализацию взаимодействия беспилотных летательных аппаратов с сельскохозяйственными наземными сервисными платформами, и обеспечивающих поддержку принятия решения об оптимальном количестве робототехнических средств, необходимых для обработки заданной площади сельскохозяйственного угодья.

Методология и методы исследования. Для решения поставленных задач в работе использовались методы теории передачи данных, теории массового обслуживания, методы математического моделирования, теории информации, теории множеств, теории объектно-ориентированного проектирования и программирования. Объектом исследования являются гетерогенные роботизированные комплексы, функционирующие в разных средах при решении задач в сельском хозяйстве. Предмет исследования являются модели и алгоритмы управления взаимодействием беспилотного летательного аппарата с наземной роботизированной платформой.

Положения, выносимые на защиту.

1. Разработанные концептуальная и структурно-функциональная модель взаимодействия гетерогенных сельскохозяйственных роботизированных комплексов, используя замкнутые многоканальные многофазные параллельные систем массового обслуживания с гетерогенными узлами, обеспечивают диспетчеризацию и управление обменом энергетическими и физическими ресурсами беспилотных летальных аппаратов на наземных сервисных платформах.

2. Разработанная логико-алгоритмическая модель взаимодействия беспилотных летальных аппаратов и сервисных наземных платформ, оценивающая внутренние энергетические, физические ресурсы, оставшийся объем работ для групп гетерогенных роботов, обеспечивает сокращение временных и энергетических ресурсов беспилотных летальных аппаратов на перемещение с поля, а также взлетно-посадочные операции.

3. Разработанный метод оценивания необходимого состава и количества техники для обработки сельскохозяйственного угодья на основе многокритериальной оценки суммарного времени обработки, израсходованной

энергии, стоимости техники обеспечивает проведение численного моделирования и оптимизации объема привлекаемых гетерогенных робототехнических комплексов.

4. Разработанная рекомендующая программная система AgrobotModeling, основанная на численном и имитационном моделировании количества беспилотных летальных аппаратов и сервисных платформ, обеспечивает визуализацию функционирования выбранных значений входных параметров, а также выбор оптимального состава и количества гетерогенных роботов.

Степень достоверности и апробация научно-исследовательских результатов. Достоверность научных положений, основных выводов и результатов диссертации обеспечивается за счет анализа состояния исследований в данной области, согласованности теоретических выводов с результатами экспериментальной проверки алгоритмов, а также апробацией основных теоретических положений диссертации в печатных трудах и докладах на международных научных специализированных конференциях.

Разработанные модели и алгоритмы управления взаимодействием гетерогенных сельскохозяйственных роботизированных комплексов были реализованы в программной системе AgrobotModeling и были использованы рядом коммерческих и государственных организаций при моделировании сельскохозяйственных задач, реализуемых на открытом грунте. Исследования, отраженные в диссертации, проведены в рамках научно-исследовательской работы РФФИ N° 18-58-76001 «Стратегии совместной деятельности гетерогенных роботов, контролируемой с помощью интуитивно понятных человеко-машинных интерфейсов, при решении сельскохозяйственных задач». Разработанные модели и алгоритмы управления взаимодействием гетерогенных сельскохозяйственных роботизированных комплексов были использованы при проведении исследовательских работ СПИИРАН, КБНЦ РАН и в учебном процессе ТГТУ, получены соответствующие акты внедрения. Программная система AgrobotModeling имеет свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ.

Основные результаты работы докладывались и обсуждались на следующих конференциях и симпозиумах в период с 2015 по 2019 г:

- Научная сессия ГУАП, 2016 г., Санкт-Петербург, Россия.

- Восьмая всероссийская научно-практическая конференция по имитационному моделированию и его применению в науке и промышленности «Имитационное моделирование. Теория и практика» (ИММОД-2017), 2017 г., Санкт-Петербург, Россия.

- XIII Международная конференция по электромеханике и робототехнике "Завалишинские чтения" (ER(ZR)-2018), 2018 г., Санкт-Петербург Россия.

- Вторая международная научная конференция «Модели мышления и интеграция информационно-управляющих систем» (ММИИУС-2018), посвящённая 25-летнему юбилею Кабардино-Балкарского научного центра Российской академии наук. 2018 г., г. Нальчик, Россия.

- Девятая всероссийская научно-практическая конференция по имитационному моделированию и его применению в науке и промышленности «Имитационное моделирование. Теория и практика» ИММОД-2019, 2019 г., г. Екатеринбург, Россия.

Публикации. По материалам диссертации опубликовано 10 печатных работ, включая 2 публикации в рецензируемых научных изданиях (Труды МАИ, Известия Кабардино-Балкарского научного центра РАН), 1 публикацию в издании, индексируемом в WoS/Scopus, 1 свидетельство на регистрацию ПрЭВМ. Полный перечень публикаций соискателя по теме исследования представлен в приложении А диссертационной работы.

Личный вклад автора. Основные научные положения, теоретические выводы и практические решения, результаты тестирования сформулированы и изложены автором самостоятельно.

Глава 1. Анализ существующих подходов к автоматизации обслуживания и управлению взаимодействием гетерогенных сельскохозяйственных робототехнических комплексов

В первой главе рассматривается проблема увеличения времени работы беспилотных летательных аппаратов в автономных аграрных миссиях. Проанализированы подходы заряда или замены бортовых аккумуляторов на сопровождающей роботизированной платформе. Имеющиеся прототипы сервисных роботизированных платформ отличаются сложностью внутренних механизмов, скоростью обслуживания, алгоритмами совместной работы платформы и летательного аппарата при посадке и обслуживании аккумулятора. Целью данного исследования является разработка модельно-алгоритмического обеспечения взаимодействия БЛА с наземными роботизированными платформами, осуществляющими функции их транспортировки и сервисного обслуживания. По результатам проведенного анализа составлена классификация существующих сервисных систем, установленных на роботизированных платформах, для обслуживания аккумуляторов и встроенных контейнеров БЛА.

1.1.Анализ существующих наземных сервисных роботизированных

платформ

Аналитический обзор, подготовленный на основе изучения публикаций последних лет, доступных в системах цитирования РИЦ, Scopus, а также библиотеках Elsevier, Springer, показал активное исследование проблем роботизации агропромышленного сектора [8, 9, 19, 30, 34, 40, 45, 49, 68, 77, 94, 102, 114, 126, 129, 130, 132, 145, 148]. В частности, изучаются проблемы точного земледелия [3-5, 42, 83, 90, 91, 94, 105-108, 119, 121, 134, 139, 144, 150],

роботизации животноводства [17, 20, 52, 61, 63, 65, 66, 70, 80, 81, 85, 92, 149], применения систем искусственного интеллекта [13, 21-24, 29, 43, 58, 82] и другие аспекты использования гетерогенных робототехнических средств в сельском хозяйстве [1, 2, 6, 15, 27, 28, 31, 35, 38, 46, 47, 50, 51, 62, 64, 67, 71, 76, 86, 89, 100, 101, 115, 118, 120, 125, 133, 142].

В последние годы беспилотные летательные аппараты и в частности, мультикоптеры (МК) являются предметом исследования многих научных сообществ, военных и гражданских компаний. Благодаря их универсальности и возможности программирования алгоритмов их функционирования широкий спектр задач может быть выполнен с помощью мультикоптеров, например, поиск объектов, осмотр зданий, наблюдение и т.д. [37, 41, 54, 78, 84]. Одним из главных открытых проблем остается необходимость увеличения длительности автономной работы [7, 36, 48]. Для легких мультикоптеров, использующих Li-Po аккумуляторы, среднее время полета как правило ограничивается 10-25 минутами. Увеличить время работы мультикоптера возможно путем поиска более совершенного источника питания или разработки системы оперативной подзарядки аккумулятора. Для последнего варианта были предложены два типа систем: активные и пассивные. Активные системы обеспечивают короткое время задержки работы мультикоптера, но требуют сложных электромеханических механизмов, чтобы заменить разряженный аккумулятор на новый. Пассивные системы несколько проще, но на время зарядки аккумулятора МК уходит примерно от 10 минут до 1 часа, что увеличивает задержку выполнения основной миссии МК. Для обслуживания аккумуляторов БЛА сейчас исследуются варианты применения сервисных роботизированных платформ, при посадке на которые БЛА осуществляет зарядку или смену своего аккумулятора для продолжения выполнения автономной полетной миссии [110, 127].

Многофункциональный механизм соединения МК с наземной роботизированной платформой, осуществляющей функции их транспортировки и технического обслуживания, является одним из основных элементов [11, 128]. На текущий момент сформированы три основные задачи, которые должны быть

технически реализованы на подвижной платформе с учетом ее конструктивных особенностей, в том числе:

1) зарядка МК с возможной реализацией трех вариантов передачи энергии с использованием системы энергопитания, оснащенной на платформе (контактное соединение аккумулятора МК с системой питания платформы; замена аккумулятора МК; беспроводная зарядка аккумулятора МК);

2) контактное взаимодействие платформы с набором МК, включая механизм стыковки МК и платформы, предусматривающий безопасное перемещение МК на борту платформы, посадку и взлет МК;

3) связь подвижной платформы с МК и базовой станцией. Далее проанализируем существующие решения для перечисленных трех задач.

Автономная посадка БЛА в современных исследованиях рассматривается не только на фиксированную площадку, но и на мобильную платформу, осуществляющую движение в различных средах. Посадка БЛА на сервисную подзарядную станцию реализуется с помощью различных систем навигации и анализа окружающей территории. В работе [96] предлагается система технического зрения, способная обнаруживать БЛА и сопровождать его до посадки на платформе. Распознавание шаблонных моделей БЛА позволит оценить его положение и ориентацию при приближении к посадочной площадке. Предложенная система работает в режиме реального времени на бортовых вычислительных ресурсах в помещении и на улице без поддержки систем глобальной навигации.

В работе [97] рассмотрен новый децентрализованный метод управления совместного функционирования БЛА и подвижной платформы. Представленные экспериментальные результаты для небольшого квадрокоптера Aeryon Scout и подвижная платформа Clearpath Robotics A200 Husky подтверждают возможность посадки как в закрытых помещениях с высококачественными навигационными данными и на открытом воздухе в ветреных условиях.

В работе [117] предлагается система слежения за подвижной платформой и контроля посадки БЛА на нее. В системе используется алгоритм обнаружения и

локализации посадочной площадки на основе технического зрения и всенаправленной камеры с высоким качеством изображения. Анализ видеопотока позволяет оценить положение и скорость подвижной платформы относительно БЛА. Система посадки была проверена на квадрокоптере, который успешно приземлился на подвижной платформе во время летных испытаний на открытом воздухе.

В работе [135] рассмотрен алгоритм автономной посадки БЛА на палубу корабля. При проведении экспериментов использовалась подвижная посадочная площадка с шестью степенями свободы с целью имитации динамики различных кораблей и состояний моря. Разработанная система технического зрения использует фильтр Калмана для обеспечения надежности оценок, определения положения БЛА относительно платформы, имеющей специальные графические метки.

В работе [104] проведен анализ потребляемой энергии встроенных модулей подвижной платформы, оснащенной двухосевой поворотной площадкой для посадки БЛА. Для достижения более длительного времени работы сервисной платформы рекомендуется использовать более эффективные датчики, а не увеличивать размеры встроенных аккумуляторных батарей. Кроме того, на платформе установлены солнечные батареи, увеличивающие продолжительность ее работы и обслуживания БЛА.

Для повышения автономности беспилотного летательного аппарата требуется, в том числе подзарядка его источника энергии и пополнение других расходных материалов на основе автоматизированных систем перезарядки. В работе [116] разработаны два типа автоматических систем перезарядки МК на наземной платформе с зарядкой аккумулятора и с заменой на новый. Системы с заменого аккумулятора может значительно сократить время подготовки МК для нового полета и увеличить общее число МК, находящихся одновременно в автономной миссии. Система подзарядки имеет более низкую стоимость по сравнению с системой замены аккумулятора за счет минимизации механических узлов конструкции.

В работе [73] рассмотрены основные подходы к увеличению продолжительности полета БЛА за счет снижения энергозатрат, в частности:

1) использование новых легких материалов;

2) снижение энергопотребления бортовых устройств;

3) улучшение аэродинамических характеристик БЛА;

4) использование гибридных схем построения БЛА, в том числе с использованием аэростатической разгрузки БЛА самолетного и вертолетного типа;

5) динамическая маршрутизация полетов группы БЛА;

6) а также нетривиальное решение с сбрасыванием разряженных источников питанием и снижением за счет этого массы БЛА.

В работе [122] обосновывается, что поиск оптимальной траектории движения группы БЛА с учетом периодического обслуживания систем энергопитания на сопровождающей группе наземных мобильных заряжающих станций при выполнении некоторой миссии является КР-полной задачей, и для ее решения предлагается ряд модификаций методов линейного программирования и эвристических подходов.

В работе [151] БЛА рассматриваются как транспортные средства, оценивается стоимость их массового использования с учетом обслуживания на стационарных дозаправочных станциях, с учетом очередности обработки БЛА и динамических задержек в прилете БЛА.

В работе [98] исследуются различные подходы к управлению двигателями БЛА, с целью оптимизации энергопотребления. Также выделяются три уровня управления БЛА, на которых можно оптимизировать энергетические затраты:

1) высший - расчет траекторий движения с учетом облета препятствий и минимизацией времени (или потребляемой энергии);

2) средний - расчет кинематических и динамических моделей движения БЛА по заданной траектории с необходимой скоростью;

3) низший - расчет параметров контролеров и преобразователей напряжения, источников тока для поддержания необходимой скорости вращения роторов БЛА. Для низшего уровня управления сравнивается методы Ляпунова, линейной

алгебры, ПИД регулятор. При этом отмечается, что первые методы позволяют снизить энергопотребление, но требуют длительного процесса настройки, а ПИД регулятор остается по-прежнему наиболее простым и относительно эффективным подходом.

В работе [140] также проведен обзор подходов к сокращению энергопотребления систем управления моторами БЛА. Проведен анализ эффективности различных источников тока, а также энергопотребления БЛА на различных этапах функционирования: взлет, набор высоты, перелет, снижение высоты, посадка. Наиболее энергозатратные этапы при наборе высоты и посадке (маневрирование при позиционировании на заданную посадочную площадку) требуют особого внимания и оптимизации алгоритмов управления. Приводятся преимущества и недостатки эвристических, интеллектуальных (нечеткая логика, искусственные нейронные сети и др.) и оптимизационных (динамическое программирование и др.) методов.

В работе [93] отмечается, что мультикоптеры являются высокоманевренными БЛА и служат для пролета по сложным траекториям в ограниченном пространстве с большим числом, в том числе динамических препятствий. Обеспечение маневренности конечно же сказывается на высоком потреблении энергии, а также необходимости снижения веса мультикоптера за счет сокращения бортовых энергоресурсов. Разработанная система беспроводной зарядки аккумулятора БЛА отличается использование системы камер VICON для точного позиционирования и является полностью автоматической, что значительно снижает стоимость обслуживания.

В работе [116] предлагается три типа станций заряда аккумуляторов БЛА: Rollin' Mat, Concentric circles, Honeycomb, они отличаются стоимостью, возможностями и функциями. Станции питания типа Rollin' Mat и Concentric circles имеют простой дизайн, легко встраиваются и имеют относительно небольшую стоимость. Однако, размещение и размер клемм на станции зависят от типа летательного аппарата, что естественно, влияет и на размер посадочной площадки на станции. В частности, если БЛА довольно мал, то точность приземления,

обеспечиваемая навигационными системами, может оказаться недостаточной для стыковки с заряжающими площадками. Станция питания типа Honeycomb имеет много преимуществ, система является легко расширяемой: большое количество БЛА можно заряжать одновременно путем добавления дополнительных элементов и зарядных устройств. Еще одна особенность заключается в том, что беспроводной ИК-излучатель/датчик системы связи может быть легко заменен другой беспроводной системой. Honeycomb может быть использован практически в любой ситуации, когда необходима подзарядка. Но это решение более дорогое, поэтому платформа Honeycomb рекомендуется в случае, где требуются точные посадки на небольшой площадке в сложных погодных условиях.

Также в работе [116] предложена система замены аккумулятора БЛА. Использование системы значительно увеличивает коэффициент максимального времени полета и сокращает время пребывания и число БЛА, находящихся на платформе. С другой стороны, стоимость реализации системы возрастает, поскольку замена пустого аккумулятора сложнее, чем зарядка БЛА. Для функционирования системы замены аккумулятора БЛА требуется реализация следующих функций, определение положения БЛА, механизация процесса замены аккумулятора, зарядка аккумулятора, работа магазина аккумуляторов, транспортировка аккумуляторов внутри станции.

В работе [104] представлены варианты проектирования функциональных компонентов замены аккумуляторов на сервисной станции. Разработанная система замены аккумуляторов БЛА предназначена для автоматической замены разряженных аккумуляторов БЛА на новые без вмешательства человека. Представлены основные задачи этой системы:

1) направление БЛА на станцию замены аккумуляторов;

2) навигация БЛА до станции;

3) фиксация БЛА на станции;

4) подключение к БЛА: снятие и размещение аккумуляторов;

5) транспортировка аккумуляторов;

6) подзарядка аккумуляторов.

Как правило наземные сервисные станции находятся на открытом воздухе, где погодные условия не могут быть предсказаны и приземление БЛА выполняется с некоторой погрешностью. В работе [138] рассматривается подход, позволяющий БЛА добраться на место замены аккумуляторов, даже если его место посадки не получается идеальным из-за ошибок навигации, погодных условий, повреждения БЛА и других факторов. Механизм, с помощью которого аккумулятор надежно закреплен и физически подключен к БЛА также имеет большое значение, поскольку он влияет на сложность и время манипуляций с аккумулятором. Кроме того, его дополнительный вес будет влиять размер полезной нагрузки БЛА и время полета. Для того чтобы создать интерфейс между БЛА и платформой, рассмотрены механические и магнитные муфты, которые могут легко держать и отпускать аккумулятор, одновременно обеспечивая терминальное соединение с БЛА.

Список литературы диссертационного исследования кандидат наук Нго Куок Тьен, 2020 год

Список использованных источников

1. Авдонина И.А. Точное земледелие - стратегия эффективного развития сельского хозяйства // Научный вестник Технологического института -филиала ФГБОУ ВПО Ульяновская ГСХА им. П. А. Столыпина. 2015. № 14. С. 5-10.

2. Анчёков М.И., Кильчукова А.Л., Шалова С.Х. Решение проблем автоматизации процесса сбора плодоовощной продукции // Инженерный вестник Дона. 2016. № 4 (43). С. 73.

3. Башилов А.М., Королев В.А. Автономные беспилотные летательные аппараты в точных системах агропроизводства // Вестник аграрной науки Дона. 2018. Т. 3. № 43. С. 76-82.

4. Башилов А.М., Королев В. А. Аэромобильная агротехнология стимуляции роста и развития растений в агротехноценозах // АгроСнабФорум. 2017. № 8 (156). С. 64-67.

5. Башилов А.М., Королев В.А., Кормова Д.Е. Моделирование дронов и их реализации в новейших агротехнологиях // В книге: 15-я Международная конференция "Авиация и космонавтика" 2016. С. 526-527.

6. Беленков А.И. Реализация элементов технологии точного земледелия в полевом опыте центра точного земледелия РГАУ - МСХА имени К.А. Тимирязева // Фермер. Поволжье. 2015. № 2 (33). С. 44-47.

7. Богушевская В.А., Заяц О.В., Масляков Я.Н., Мацак И.С., Никонов А.А., Савельев В.В., Шептунов А.А. Разработка системы дистанционного энергоснабжения беспилотных летательных аппаратов // Труды МАИ. 2012. №51. URL: http://trudymai.ru/published.php?ID=29047.

8. Борзых А.А. Проблемы применения роботов в сельскохозяйственном производстве // В сборнике: Инженерное обеспечение инновационных технологий в АПК Сборник материалов Международной научно-

практической конференции. Под общей редакцией В.А. Солопова. 2018. С. 239-241.

9. Брозгунова Н.П., Кочетыгов А.И., Борзых А.А. Перспективы использования робототехники в агропромышленном комплексе // Наука и Образование. 2019. № 2. С. 312.

10. Ву Д.К., Нгуен В.В., Соленая О.Я., Ронжин А.Л. Анализ задач аграрной робототехники, решаемых посредством беспилотных летательных аппаратов // Агрофизика, 2017, № 3. С. 57-65.

11. Ву Д.К., Нгуен В.В., Соленая О.Я., Ронжин А.Л. Обзор задач точного земледелия и аграрных роботизированных средств // Известия Кабардино-Балкарского научного центра РАН, 2017, № 3 (77), С. 13-19.

12. Галин Р.Р. Виртуальный полигон для эффективного взаимодействия роботов в многоагентной робототехнической системе // Известия Кабардино-Балкарского научного центра РАН. 2018. № 6-2 (86). С. 108-113.

13. Ганусевич Ф.Ф. От программирования урожаев к точному земледелию // Известия Санкт-Петербургского государственного аграрного университета. 2009. № 16. С. 35-38.

14. Гиндин С. И., Хомоненко А. Д., Ададуров С. Е.. Численный расчет многоканальной системы массового обслуживания с рекуррентным входящим потоком и «разогревом» // Известия ПГУПС. № 4, 2013. С. 92101.

15. Годжаев З.А., Гришин А.П., Пехальский И.А., Гришин А.А., Гришин В.А. Развитие работ по созданию робототехники сельхозназначения // Политематический сетевой электронный научный журнал Кубанского государственного аграрного университета. 2016. № 119. С. 488-502.

16. Гончаренко В.И., Рожнов А.В., Карпов В.В., Уральсков В.А., Масюков М.В., Лобанов И.А. Исследование проблемных вопросов развития автономных гетерогенных робототехнических комплексов и подготовки кадров наукоёмких специальностей аэрокосмической отрасли // Труды ФГУП "НПЦАП". Системы и приборы управления. 2018. № 1. С. 70-76.

17. Гусейнов А.И. Новая технологическая реальность: применение роботов в сельском хозяйстве // Молодежь и наука. 2016. № 2. С. 12.

18. Диане С.А.К. Обучение и социальная интеграция автономных роботов на основе применения современных когнитивных технологий // Философия науки и техники. 2018. Т. 23. № 2. С. 89-102.

19. Добрецов Р.Ю., Долгополов А.Л., Матросов С.И., Борисов Е.Г. Концепция мобильного комплекса для контроля химического состава почв // В сборнике: Наука и инновации: векторы развития Материалы Международной научно-практической конференции молодых ученых. Сборник научных статей. В 2-х книгах. 2018. С. 17-20.

20. Екенин В.В., Коротаев А.А. Мировая тенденция развития роботов сельскохозяйственного назначения // Молодежь и наука. 2016. № 7. С. 54.

21. Елизарова А.В., Елизаров В.В. Необходимость инновационного развития сельского хозяйства на основе применения робототехники // АРМОМ. Серия: Естественные и технические науки. 2017. № 5. С. 2.

22. Измайлов А.Ю., Личман Г.И., Марченко Н.М. Точное земледелие: проблемы и пути решения // Сельскохозяйственные машины и технологии. 2010. № 5. С. 9-14.

23. Кафиев И.Р., Романов П.С., Романова И.П. К вопросу нечеткого управления электроприводами сельскохозяйственных интеллектуальных роботов // Российский электронный научный журнал. 2017. № 4 (26). С. 174-187.

24. Кафиев И.Р., Романов П.С., Романова И.П. Методический аппарат выбора информационной технологии для управления сельскохозяйственными роботами // Вестник Башкирского государственного аграрного университета. 2017. № 4 (44). С. 62-68.

25. Князь В.А., Вишняков Б.В., Визильтер Ю.В., Горбацевич В.С., Выголов О.В. Технологии интеллектуальной обработки информации для задач навигации и управления беспилотными летательными аппаратами // Труды СПИИРАН. 2016. Вып. 45. С. 26-44.

26. Кодяков А.С., Павлюк Н.А., Будков В.Ю. Исследование устойчивости конструкции антропоморфного робота Антарес при воздействии внешней нагрузки // Мехатроника, автоматизация, управление. 2017. Т. 18. №5. С. 321-327.

27. Королев В.А., Башилов А.М., Можаев К.О. Структура и алгоритмы работы летающего робота для забора и анализа грунта сельскохозяйственных угодий // Международный научный журнал Альтернативная энергетика и экология. 2015. № 13-14. С. 158-163.

28. Королев В.А., Панфилов А.О., Воротников С.А., Польский В.А. Системы технического зрения для сельскохозяйственных роботов // В сборнике: Робототехника в сельскохозяйственных технологиях материалы Международной научно-практической конференции. 2014. С. 207-211.

29. Королев В.А., Суляев С.А., Лучин А.Н., Кожемякин С.А., Воротников С.А., Польский В.А., Можаев К.О. Техническая реализация элементов роботов в растениеводстве // В сборнике: Научно-технический прогресс в сельскохозяйственном производстве Материалы Международной научно-практической конференции. В 3-х томах. Редколлегия: П.П. Казакевич (гл. ред.), О О. Дударев. 2011. С. 134-139.

30. Круглова Т.Н., Власов А.С. Моделирование системы управления полноприводным четырехколесным сельскохозяйственным мобильным роботом // Вестник Белгородского государственного технологического университета им. В.Г. Шухова . 2019.№ 5. С. 147-154.

31. Кутырев А.И. Технологический адаптер для робототехнического средства в садоводстве // Плодоводство и ягодоводство России. 2016. Т. 46. С. 180-185.

32. Куцеев В.В., Меркулов А.А. Подходы к роботизации химической защиты растений в селекционном процессе зерновых культур // В книге: Инновационные технологии отечественной селекции и семеноводства Сборник тезисов по материалам II научно-практической конференции молодых ученых Всероссийского форума по селекции и семеноводству. Ответственный за выпуск А.Г. Кощаев. 2018. С. 130-132.

33. Липа О.А., Беляева Л.В., Копылов С.И., Хромов Е.В. Способы упрощения кинематических схем привода сельскохозяйственных машин на базе линейного асинхронного двигателя // Вопросы электромеханики Т. 144. 2015. С. 16-20.

34. Лобачевский Я.П., Алексеев И.С., Лонин С.Э., Ильченко Е.Н., Афонина И.И., Лужнова Е.С. К вопросу синтеза автономного управления роботизированным агрегатом // Инновации в сельском хозяйстве. 2019. № 1 (30). С. 208-214.

35. Лохвицкий В.А., Хомоненко А.Д., Большаков М.А. О построении кибервизора системы интеллектуального мониторинга и управления центрами распределенной обработки данных // Проблемы информационной безопасности. Компьютерные системы. 2018. № 4. С. 9-13.

36. Макаренко С. И. Робототехнические комплексы военного назначения -современное состояние и перспективы развития // Системы управления, связи и безопасности №2. 2016, С. 73-132.

37. Максимов Д.Ю., Легович Ю.С., Гончаренко В.И. Управление в смешанной группе пилотируемых и беспилотных летательных аппаратов // Системы управления и информационные технологии. 2019. № 1 (75). С. 77-83.

38. Максимов П.Л., Иванов А.Г., Мохов А.А., Петров В.А. Изучение возможностей автоматизации сельскохозяйственных работ // Вестник Ижевской государственной сельскохозяйственной академии. 2015. № 3 (44). С. 32-38.

39. Меркулов А.А. Конструктивно-технологическая схема роботизированного комплекса для внесения рабочих растворов // В сборнике: Научное обеспечение агропромышленного комплекса Сборник статей по материалам Х1 Всероссийской конференции молодых ученых, посвященной 95-летию Кубанского ГАУ и 80-летию со дня образования Краснодарского края. Ответственный за выпуск А. Г. Кощаев. 2017. С. 402-403.

40. Меркулов А.А. Малогабаритный опрыскиватель-робот для химической защиты растений // Научное обеспечение агропромышленного комплекса

Сборник статей по материалам XII Всероссийской конференции молодых ученых. Отв. за вып. А.Г. Кощаев. Краснодар, 2019. С. 146-147.

41. Минь Ч.Х., Куанг Н.Т., Пащенко Ф.Ф. Численное решение задачи оценки полноты характеристик беспилотного летательного аппарата методом структурно-параметрического синтеза // Электромагнитные волны и электронные системы. 2018. Т. 23. № 1. С. 24-29.

42. Михайленко И.М., Тимошин В.Н. Экспертные системы управления агротехнологиями в облачных информационных технологиях // Вестник российской сельскохозяйственной науки. 2019. № 3. С. 12-17.

43. Нагоев З.В., Денисенко В.А., Лютикова Л.А. Система машинного зрения автономного робота для сельскохозяйственного применения в условиях горных территорий на основе мультиагентных когнитивных архитектур // Устойчивое развитие горных территорий. 2018. Т. 10. № 2 (36). С. 289-297.

44. Нагоева О.В., Анчеков М.И. Разработка программной модели системы управления роботом-комбайном // Известия Кабардино-Балкарского научного центра РАН. 2019. № 3 (89). С. 15-22.

45. Несмиянов И.А., Воробьева Н.С., Бочарников В.С. Особенности и проблемы разработки мобильных сельскохозяйственных роботов // В книге: Прогресс транспортных средств и систем - 2018 Материалы международной научно-практической конференции. Под редакцией И.А. Каляева, Ф.Л. Черноусько, В.М. Приходько. 2018. С. 125-126.

46. Несмиянов И.А., Жога В.В., Павловский В.Е., Воробьева Н.С. Система управления манипулятора сельскохозяйственного робота // Известия Нижневолжского агроуниверситетского комплекса: Наука и высшее профессиональное образование. 2014. № 3 (35). С. 226-231.

47. Новиков П.А., Хомоненко А.Д., Яковлев Е.Л. Комплекс программ для навигации мобильных устройств внутри помещений с помощью нейронных сетей // Информационно-управляющие системы. 2016. № 1 (80). С. 32-39.

48. Павлова Н.В., Смеюха А.В. Повышение эффективности выполнения полетного задания современными маневренными летательными

аппаратами // Труды МАИ. 2016. №87. URL: http://trudymai.ru/published.php?ID=69703.

49. Панфилов И.А. Обзор сельскохозяйственных роботов // Синергия Наук. 2019. № 31. С. 874-878.

50. Петрасек С., Длоугый М. Мобильные роботы для ухода за растениями // Сельский механизатор. 2013. № 6. С. 8-9.

51. Петров А.М., Турышев И.В., Семейкин А.С. Сельскохозяйственный робот для посадки семян // В сборнике: Технические науки в России и за рубежом Материалы IV Международной научной конференции. 2015. С. 23-26.

52. Плаксин И.Е., Трифанов А.В., Плаксин С.И. Анализ применения автоматизированных и роботизированных комплексов в сельском хозяйстве // Технологии и технические средства механизированного производства продукции растениеводства и животноводства. 2018. № 97. С. 73-83.

53. Полтавский А.В. Задача выбора оператора автоматизированного рабочего места управления роботизированными подвижными объектами // Двойные технологии. 2019. № 1 (86). С. 94-97.

54. Полтавский А.В., Фыонг Н.З. Анализ развития телекоммуникационных систем управления и связи с помощью беспилотных летательных аппаратов // Двойные технологии. 2018. № 2 (83). С. 69-75.

55. Полтавский А.В., Юрков Н.К. Отбор операторов автоматизированных рабочих мест многофункциональным комплексам беспилотных летательных аппаратов // Надежность и качество сложных систем. 2019. № 1 (25). С. 70-76.

56. Пшенокова И.А., Анчёков М.И., Денисенко В.А. Формальная постановка задач интеллектуализации процесса роботизированного сбора плодоовощной продукции на основе применения мультиагентных нейронных сетей // Известия Кабардино-Балкарского научного центра РАН. 2017. № 6-2 (80). С. 191-196.

57. Ревонченкова И.Ф. Проектирование и применение речевого интерфейса в управлении роботом сборки в машиностроении // Сборка в машиностроении, приборостроении. 2019. № 3. С. 106-119.

58. Романов П.С., Рязанцев А.И., Антипов А.О., Романова И.П. Нечеткое управление роботизированной дождевальной машиной типа "фрегат" // Инженерный вестник Дона. 2018. № 2 (49). С. 53.

59. Рыжиков Ю. И. Теория очередей и управление запасами. СПб. : Питер, 2001. С. 384.

60. Савилкин С.Б., Русаков К.Д., Хиль С.Ш., Селиверстов Д.Е. Методика оценки качества гетерогенных робототехнических комплексов моделью Ьапкег-сИагпев-соорег // Программные продукты и системы. 2018. № 4. С. 723-727.

61. Сальникова Е.В. Применение робототехнических средств в отрасли животноводства // Современные научные исследования и разработки. 2018. № 9 (26). С. 358-362.

62. Сёмин А.Н., Набоков В.И., Скворцов Е.А. Принципы и факторы применения робототехники в организациях сельского хозяйства // Принципы и факторы применения робототехники в организациях сельского хозяйства. Теория и практика мировой науки. 2017. № 9. С. 75-79.

63. Серебренный В.В., Метасов И.Е., Шереужев М.А. Структура и алгоритмы функционирования систем управления мобильных роботов сельскохозяйственного назначения // Известия Кабардино-Балкарского научного центра РАН. 2017. № 6-2 (80). С. 210-220.

64. Скворцов Е.А. Перспективы инновационного развития на основе применения сельскохозяйственных роботов // Вестник Государственного аграрного университета Северного Зауралья. 2015. № 3 (29). С. 113-117.

65. Скворцов Е.А. Сельскохозяйственные роботы в системе воспроизводственных процессов // Аграрный вестник Урала. 2015. № 3 (133). С. 89-93.

66. Скворцов Е.А., Водолазский Ф.В., Аскерко В.В. Сущность и функции сельскохозяйственной робототехники // Аграрный вестник Урала. 2017. № 12 (166). С. 12.

67. Скворцов Е.А., Иовлев Г.А., Скворцова Е.Г., Орешкин А.А. Эффективность трудосберегающих инноваций в сельском хозяйстве на примере робота-подравнивателя кормов // Аграрный вестник Урала. 2016. № 9 (151). С. 8288.

68. Скобелев П.О., Симонова Е.В., Будаев Д.С., Вощук Г.Ю., Ларюхин В.Б. Облачная интеллектуальная система smart farming для управления точным земледелием // В сборнике: Информационные технологии в управлении (ИТУ-2018) материалы конференции. 2018. С. 183-192.

69. Стецюра Г.Г. Сетевая информационно-вычислительная поддержка взаимодействия подвижных роботов // Проблемы управления. 2018. № 5. С. 56-65.

70. Стребков Д.С., Королев В.А., Воротников С.А., Польский В.А. Робототехнические системы в агропроизводстве // Вестник Башкирского государственного аграрного университета. 2014. № 3 (31). С. 68-71.

71. Судник Ю.А., Анашин Д.В. Роботизированная косилка на базе универсального сельскохозяйственного робота // В сборнике: Робототехника в сельскохозяйственных технологиях материалы Международной научно-практической конференции. 2014. С. 270-273.

72. Сыров А.С., Пучков А.М., Рутковский В.Ю., Глумов В.М., Соловьев А.С. Особенности синтеза системы угловой стабилизации высокоточных беспилотных летательных аппаратов // Проблемы управления. 2017. № 2. С. 56-67.

73. Фетисов В.С., Артемьев А. Е., Муфаззалов Д. Ф. Автоматические сервисные станции для обслуживания электрических беспилотных летательных аппаратов : монография. Уфимск. гос. авиац. техн. ун-т. - М. : «Издательство «Инновационное машиностроение», 2017. - С. 253.

74. Фетисов В.С., Ахмеров Ш.Р. Сравнительная характеристика автоматических зарядных и обменно-зарядных станций для обслуживания малых электрических беспилотных летательных аппаратов // Авиакосмическое приборостроение. 2019. № 2. С. 3-10.

75. Хомоненко А.Д. Численные методы анализа систем и сетей массового обслуживания. СПб. : МО СССР, 1991. C. 179.

76. Хомоненко А.Д., Старобинец Д.Ю., Лохвицкий В.А. Модель оценки оперативности функционирования бортового комплекса управления космическими аппаратами дистанционного зондирования земли // Труды СПИИРАН. 2016. № 3 (46). С. 49-64.

77. Хорт Д.О., Филиппов Р.А., Кутырёв А.И. Разработка универсального робототехнического средства сельскохозяйственного назначения // Journal of Advanced Research in Technical Science. 2019. № 13. С. 69-73.

78. Хрусталев М.М., Халина А.С. Идентификаторы пониженной размерности в задаче стабилизации беспилотного летательного аппарата в неспокойной атмосфере // Труды МАИ. 2018. № 102. С. 22.

79. Чернышев В.В., Брискин Е.С. Исследование взаимодействия шагающего движителя с экологически ранимым почвенным покровом //Безопасность жизнедеятельности. 2012. № 1. C. 34-38.

80. Шаныгин С.В. О необходимости создания в россии сельскохозяйственных роботов // Известия высших учебных заведений. Машиностроение. 2013. № 1. С. 9-11.

81. Шаныгин С.В. Роботы, как средство механизации сельского хозяйства // Известия высших учебных заведений. Машиностроение. 2013. № 3. С. 3942.

82. Шаныгин С.В., Фокин В.Г., Асадова Ю.С. Робототехническая система для уборки овощных культур, растущих над землей // Интернет-журнал Науковедение. 2017. Т. 9. № 3. С. 38.

83. Шаталина Л.П. Точное земледелие как один из путей к энергосбережению ресурсов в сельскохозяйственном производстве // АПК России. 2017. Т. 24. № 4. С. 949-953.

84. Шилин С.А. Повышение эффективности беспилотных летательных аппаратов многоразового применения на основе использования бортовых систем самодиагностики // Приборы и системы. Управление, контроль, диагностика. 2018. № 5. С. 11-15.

85. Шмарин Н.В., Карелина А.А. Роботы фермеры - будущее сельского хозяйства // Развитие и актуальные вопросы современной науки. 2018. № 10 (17). С. 29-33.

86. Штогрин Я.В. Роботизация сельского хозяйства России по примеру других стран // Велес. 2017. № 1-2 (43). С. 110-113.

87. Щербаков Н. В., Ким С. А. Исследование технологического процесса внесения минеральных удобрений в зоне Северного Казахстана // Известия ОГАУ. 2006. №11-1. С. 75-77

88. Щербаков Н.В., Ким С.А. Моделирование технологического процесса внесения минеральных удобрений // Вестник науки Костанайского государственного университета им. А. Байтурсынова. 2002. № 3-4. С. 31-35.

89. Якушев В.В., Ломакин В.С., Матвеенко Д.А., Конев А.В., Часовских С.В., Телал Б.А., Скрынник Б.С. Прототип программно-аппаратного комплекса для дифференцированного внесения агрохимикатов // Агрофизика. 2019. № 1. С. 60-66.

90. Якушев В.П. Цифровые технологии точного земледелия в реализации приоритета "умное сельское хозяйство" России // Вестник российской сельскохозяйственной науки. 2019. № 2. С. 11-15.

91. Якушев В.П., Канаш Е.В., Якушев В.В., Матвеенко Д.А., Русаков Д.В., Блохина С.Ю., Петрушин А.Ф., Митрофанов Е.П. Новые возможности автоматизации процесса обнаружения внутриполевой неоднородности по гиперспектральным снимкам и оптическим критериям // Современные

проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2019. Т. 16. № 3. С. 24-32.

92. Alejandro Belanche, A. Ignacio Martin-Garcia, Javier Fernandez-Alvarez, Javier Pleguezuelos, David R. Yanez-Ruiz. Optimizing management of dairy goat farms through individual animal data interpretation: A case study of smart farming in Spain. Agricultural Systems. Volume 173. 2019. pp. 27-38. URL: https://doi.org/10.10167j.agsy.2019.02.002.

93. Ali Bin Junaid, Yunseong Lee, Yoonsoo Kim. Design and implementation of autonomous wireless charging station for rotary-wing UAVs. Aerospace Science and Technology. Volume 54. 2016. pp. 253-266. URL: https://doi.org/10.10167j.ast.2016.04.023

94. Benjamin Fernandez, Pedro Javier Herrera, Jose Antonio Cerrada. Robust digital control for autonomous skid-steered agricultural robots. Computers and Electronics in Agriculture. Volume 153. 2018. pp. 94-101. URL: https://doi.org/10.1016/j.compag.2018.07.038.

95. Bruno S. Faiçal, Gustavo Pessin, Geraldo P.R. Filho, Gustavo Furquim, André C.P.L.F. de Carvalho, and Jo Ueyama. Exploiting Evolution on UAV Control Rules for Spraying Pesticides on Crop Fields. EANN 2014. pp. 49-58.

96. Cocchioni F., Frontoni E., Ippoliti G., Longhi S., Mancini A., Zingaretti P. Visual Based Landing for an Unmanned Quadrotor. Journal of Intelligent & Robotic Systems. 2016. Vol. 84. pp. 511-528.

97. Daly J.M., Ma Y., Waslander S.L. Coordinated landing of a quadrotor on a skid-steered ground vehicle in the presence of time delays. Autonomous Robots. 2015. Vol. 38. pp. 179-191.

98. Daniel C. Gandolfo, Lucio R. Salinas, Mario E. Serrano, Juan M. Toibero. Energy evaluation of low-level control in UAVs powered by lithium polymer battery. ISA Transactions. Volume 71, Part 2. 2017. pp. 563-572. URL: https://doi.org/10.1016/j.isatra.2017.08.010.

99. David Ball, Patrick Ross, Andrew English, Peter Milani, Daniel Richards, Andrew Bate, Ben Upcroft, Gordon Wyeth, and Peter Corke. Farm Workers of

the Future: Vision-Based Robotics for Broad-Acre Agriculture. IEEE Robotics and Automation Magazine. 2017. Vol. 24, no. 3. pp. 97-107. DOI: 10.1109/MRA.2016.2616541

100. Domagoj Drenjanac, Slobodanka Dana Kathrin Tomic, Lukas Klausner, Eva Kuhn. Harnessing coherence of area decomposition and semantic shared spaces for task allocation in a robotic fleet. Information Processing in Agriculture. Volume 1, Issue 1. 2014. pp. 23-33. URL: http://dx.doi.org/10.1016/j.inpa.2014.03.001.

101. Farhan A. Salem. Refined models and control solutions for mechatronics design of mobile robotic platforms. Estonian Journal of Engineering. 2013. 19, 3. Pp. 212-238 DOI: 10.3176/eng.2013.3.04.

102. Fuhong Dong, Olaf Petzold, Wolfgang Heinemann, Roland Kasper. Time-optimal guidance control for an agricultural robot with orientation constraints. Computers and Electronics in Agriculture. Volume 99. 2013. pp. 124-131. URL: http://dx.doi.org/10.1016/jxompag.2013.09.009.

103. Huang, Y., Hoffmann, W.C., Lan, Y., Wu, W., Fritz, B.K.: Development of a spray system for an unmanned aerial vehicle platform. Applied Engineering in Agriculture. 2009. Vol. 25(6). pp. 803-809.

104. Ioannou S., Dalamagkidis K., Valavanis K.P., Stefanakos E.K. Improving Endurance and Range of a UGV with Gimballed Landing Platform for Launching Small Unmanned Helicopters. Journal of Intelligent & Robotic Systems. 2008. Vol. 53. pp. 399-416.

105. J. Kaivosoja, M. Jackenkroll, R. Linkolehto, M. Weis, R. Gerhards. Automatic control of farming operations based on spatial web services. Computers and Electronics in Agriculture. Volume 100. 2014. pp. 110-115. URL: http://dx.doi.org/10.1016/j.compag.2013.11.003.

106. J. Link, D. Senner, W. Claupein. Developing and evaluating an aerial sensor platform (ASP) to collect multispectral data for deriving management decisions in precision farming. Computers and Electronics in Agriculture. Volume 94. 2013. pp. 20-28. URL: http://dx.doi.org/10.1016Zj.compag.2013.03.003.

107. J. Torres-Sanchez, F. Lopez-Granados, J. M. Pena. An automatic object-based method for optimal thresholding in UAV images: Application for vegetation detection in herbaceous crops. Computers and Electronics in Agriculture. Volume 114. 2015. pp 43-52.

108. Janna Huuskonen, Timo Oksanen. Soil sampling with drones and augmented reality in precision agriculture. Computers and Electronics in Agriculture. Volume 154. 2018. pp. 25-35. URL: https://doi.org/10.10167j.compag.2018.08.039.

109. Javier Campos, Jordi Llop, Montserrat Gallart, Francisco García-Ruiz, Anna Gras, Ramón Salcedo, Emilio Gil. Development of canopy vigour maps using UAV for site-specific management during vineyard spraying process. Precision Agriculture. 2019. pp. 1-21. DOI 10.1007/s11119-019-09643-z.

110. Jeong Y., Kweon I.S. Relative Pose Estimation for an Integrated UGV-UAV Robot System. ICIRA 2013. Part I. LNAI 8102. pp. 625-636.

111. Jesus Conesa-Munoz, Joao Valente, Jaime del Cerro, Antonio Barrientos and Angela Ribeiro. Integrating Autonomous Aerial Scouting with Autonomous Ground Actuation to Reduce Chemical Pollution on Crop Soil. Springer International Publishing Switzerland 2016. L.P. Reis et al. (Eds.), Robot 2015: Second Iberian Robotics Conference, Advances in Intelligent Systems and Computing. Vol. 418. pp. 41-53. DOI: 10.1007/978-3-319-27149-1_4.

112. Jiri Vondricka, Peter Schulze Lammers. Real-time controlled direct injection system for precision farming. Precision Agriculture. 2009. Vol. 10, Issue 5. pp. 421-430. DOI 10.1007/s11119-008-9093-x.

113. Jorge Martinez-Guanter, Pablo Agüera, Juan Agüera, Manuel Pérez-Ruiz. Spray and economics assessment of a UAV-based ultra-low-volume application in olive and citrus orchards. Precision Agriculture. 2019. pp 1-18. DOI: 10.1007/s11119-019-09665-7.

114. Jose Polo, Gemma Hornero, Coen Duijneveld, Alberto García, Oscar Casas. Design of a low-cost Wireless Sensor Network with UAV mobile node for

agricultural applications. Computers and Electronics in Agriculture. Volume 119. 2015. pp. 19-32.

115. K. H. Ryu, G. Kim, J. S. Han. AE—Automation and Emerging Technologies: Development of a Robotic Transplanter for Bedding Plants. Journal of Agricultural Engineering Research. Volume 78, Issue 2. 2001. pp. 141-146. URL: https://doi.org/10.1006/jaer.2000.0656.

116. Kemper P.F., Suzuki K.A.O., Morrison J.R. UAV Consumable Replenishment: Design Concepts for Automated Service Stations. Journal of Intelligent & Robotic Systems. 2011. Vol. 61. pp. 369-397.

117. Kim J.W., Jung Y.D., Lee D.S., Shim D. H. Landing Control on a Mobile Platform for Multi-copters using an Omnidirectional Image Sensor. Journal of Intelligent & Robotic Systems. 2016. Vol. 84. pp. 529-541.

118. Kirtan Jha, Aalap Doshi, Poojan Patel, Manan Shah. A comprehensive review on automation in agriculture using artificial intelligence. Artificial Intelligence in Agriculture. Volume 2. 2019. pp. 1-12. URL: https://doi.org/10.1016/j.aiia.2019.05.004.

119. Lorenzo Comba, Alessandro Biglia, Davide Ricauda Aimonino, Paolo Gay. Unsupervised detection of vineyards by 3D point-cloud UAV photogrammetry for precision agriculture. Computers and Electronics in Agriculture. Volume 155. 2018. pp. 84-95. URL: https://doi.org/10.1016Zj.compag.2018.10.005.

120. M. Busse, W. Schwerdtner, R. Siebert, A. Doernberg, W. Bokelmann. Analysis of animal monitoring technologies in Germany from an innovation system perspective. Agricultural Systems. Volume 138. 2015. pp. 55-65. URL: http://dx.doi.org/10.1016/j.agsy.2015.05.009.

121. M. Nemenyi, P. A. Mesterhazi, Zs. Pecze, Zs. Stepan. The role of GIS and GPS in precision farming. Computers and Electronics in Agriculture. Volume 40, Issues 1-3. 2003. pp. 45-55.

122. Maini, P., Sujit, P.B., 2015. On cooperation between a fuel constrained UAV and a refueling UGV for large scale mapping applications. In: 2015 International Conference on Unmanned Aircraft Systems (ICUAS), pp. 1370-1377.

123. Marc Schmitt and Peter Stütz. Multi-UAV Based Helicopter Landing Zone Reconnaissance. Information Level Fusion and Decision. Support Springer International Publishing AG 2017. D. Harris (Ed.): EPCE 2017. Part II, LNAI 10276. pp. 266-283. DOI: 10.1007/978-3-319-58475-1_20.

124. Mark Spekken, Sytze de Bruin. Optimized routing on agricultural fields by minimizing maneuvering and servicing time. Precision Agriculture, 2013, Vol. 14. pp. 224-244. DOI: 10.1007/s11119-012-9290-5.

125. Mogens Graf Plessen. Coupling of crop assignment and vehicle routing for harvest planning in agriculture. Artificial Intelligence in Agriculture. Volume 2. 2019. pp. 99-109. URL: https://doi.org/10.1016/j.aiia.2019.07.001.

126. Mohd Saiful Azimi Mahmuda, Mohamad Shukri Zainal Abidina, Zaharuddin Mohameda, Muhammad Khairie Idham Abd Rahmana, Michihisa Iidab. Multi-objective path planner for an agricultural mobile robot in a virtual greenhouse environment. Computers and Electronics in Agriculture 157 (2019). pp. 488-499. URL: https://doi.org/10.1016/j.compag.2019.01.016.

127. Muskardin T., Balmer G., Persson L., Wlach S., Laiacker M., Ollero A., Kondak K. A Novel Landing System to Increase Payload Capacity and Operational Availability of High Altitude Long Endurance UAVs. Journal of Intelligent & Robotic Systems. 2017

128. Nguyen V., Vu Q., Solenaya O., Ronzhin A. Analysis of main tasks of precision farming solved with the use of robotic means. 12th International Scientific-Technical Conference on Electromechanics and Robotics "Zavalishin's Readings" - 2017, MATEC Web of Conferences. 2017. vol. 113, 02009.

129. Nikolaos Stefas, Haluk Bayram, Volkan Isler. Vision-based monitoring of orchards with UAVs. Computers and Electronics in Agriculture. Volume 163. 2019. URL: https://doi.org/10.1016Zj.compag.2019.05.023.

130. O. P. Bodunde, U. C. Adie, O. M. Ikumapayi, J. O. Akinyoola, A. A. Aderoba. Architectural design and performance evaluation of a ZigBee technology based adaptive sprinkler irrigation robot. Computers and Electronics in Agriculture.

Volume 160. 2019. pp. 168-178. URL:

https://doi.org/10.1016/j.compag.2019.03.021.

131. Pablo Gonzalez-de-Santos, Angela Ribeiro, Cesar Fernandez-Quintanilla, Francisca Lopez-Granados, Michael Brandstoetter, Slobodanka Tomic, Stefania Pedrazzi, Andrea Peruzzi, Gonzalo Pajares, George Kaplanis, Manuel Perez-Ruiz, Constantino Valero, Jaime del Cerro, Marco Vieri, Gilles Rabatel, Benoit Debilde. Fleets of robots for environmentally-safe pest control in agriculture. Precision Agriculture. 2017. Vol. 18, Issue 4. pp. 574-614. DOI: 10.1007/s11119-016-9476-3.

132. Pieter M. Blok, Koen van Boheemen, Frits K. van Evert, Joris IJsselmuiden, Gook-Hwan Kim. Robot navigation in orchards with localization based on Particle filter and Kalman filter. Computers and Electronics in Agriculture, Volume 157. 2019. pp 261-269. URL: https://doi.org/10.1016/j.compag.2018.12.046.

133. S. Erfani, A. Jafari, A. Hajiahmad. Comparison of two data fusion methods for localization of wheeled mobile robot in farm conditions. Artificial Intelligence in Agriculture. Volume 1. 2019. pp. 48-55. URL: https://doi.org/10.1016/j.aiia.2019.05.002.

134. Sami Khanal, John Fulton, Scott Shearer. An overview of current and potential applications of thermal remote sensing in precision agriculture. Computers and Electronics in Agriculture. Volume 139. 2017. pp. 22-32. URL: http://dx.doi.org/10.1016/j.compag.2017.05.001.

135. Sanchez-Lopez J. L., Pestana J., Saripalli S., Campoy P. An Approach Toward Visual Autonomous Ship Board Landing of a VTOL UAV. Journal of Intelligent & Robotic Systems. 2014. Vol. 74. pp. 113-127.

136. Shulin Yang, Xiaobing Yang, Jianyou Mo. The application of unmanned aircraft systems to plant protection in China. Precision Agriculture. 2018. Vol. 19. pp. 278-292. DOI: 10.1007/s11119-017-9516-7.

137. Sierra N. Young, Erkan Kayacan, Joshua M. Peschel. Design and field evaluation of a ground robot for high-throughput phenotyping of energy sorghum. Precision Agriculture. 2019. Vol. 20. pp. 697-722. DOI: 10.1007/s11119-018-9601-6.

138. Suzuki K.A.O., Filho P.K., Morrison J.R. Automatic Battery Replacement System for UAVs: Analysis and Design. Journal of Intelligent & Robotic Systems. 2012. Vol. 65. pp. 563-586.

139. Tamer Isgin, Abdulbaki Bilgic, D. Lynn Forster, Marvin T. Batte. Using count data models to determine the factors affecting farmers' quantity decisions of precision farming technology adoption. Computers and Electronics in Agriculture. Volume 62, Issue 2. 2008. pp. 231-242.

140. Tao LEI, Zhou YANG, Zicun LIN, Xiaobin ZHANG. State of art on energy management strategy for hybrid-powered unmanned aerial vehicle. Chinese Journal of Aeronautics. Volume 32, Issue 6. 2019. pp. 1488-1503. URL: https://doi.org/10.1016/j.cja.2019.03.013.

141. The market of Unmanned Aerial Vehicles (UAV, drones) in Russia and in the world, 2017. URL: http://json.tv/en/ict_telecom_analytics_view/the-market-of-unmanned-aerial-vehicles-uav-drones-in-russia-and-in-the-world-2017.

142. Tiemin Zhang, Yihua Liao. Attitude measure system based on extended Kalman filter for multi-rotors. Computers and Electronics in Agriculture. Volume 134. 2017. pp. 19-26.

143. Travis Esau, Qamar Zaman, Dominic Groulx, Aitazaz Farooque, Arnold Schumann, Young Chang. Machine vision smart sprayer for spot-application of agrochemical in wild blueberry fields. Precision Agriculture. 2018. Vol. 19. pp. 770-788. DOI: https://doi.org/10.1007/s11119-017-9557-y.

144. Trupti R. Chavan, Abhijeet V. Nandedkar. AgroAVNET for crops and weeds classification: A step forward in automatic farming. Computers and Electronics in Agriculture. Volume 154. 2018. pp. 361-372. URL: https://doi.org/10.1016/j.compag.2018.09.021.

145. Tsampikos Kounalakis, Georgios A. Triantafyllidis, Lazaros Nalpantidis. Deep learning-based visual recognition of rumex for robotic precision farming.

Computers and Electronics in Agriculture. Volume 165. 2019. Article 104973. URL: https://doi.org/10.10167j.compag.2019.104973.

146. Y. Chen, R.L. Parish, D.J. Merhaut, R.P. Bracy. Description of an Improved Hydroponic Research System for Screening Plants for Nutrient Abatement in Constructed Wetlands. September. Applied engineering in agriculture. 2008. Vol. 24(5). pp. 1-6. DOI: 10.13031/2013.25258.

147. Y.M. Koo, J.G. Hong, B.A. Haider and C.H. Sohn. Practical payload assessment of a prototype blade for agricultural unmanned rotorcraft. Journal of Mechanical Science and Technology, 2018, Vol. 32(12). pp. 5659-5669. DOI: 10.1007/s12206-018-1113-9.

148. Ya Xiong, Cheng Peng, Lars Grimstad, Pal Johan From, Volkan Isler. Development and field evaluation of a strawberry harvesting robot with a cable-driven gripper. Computers and Electronics in Agriculture. Volume 157. 2019. pp. 392-402. URL: https://doi.org/10.1016/j.compag.2019.01.009.

149. Yi Liu, Ming Cong, Huadong Zheng, Dong Liu. Porcine automation: Robotic abdomen cutting trajectory planning using machine vision techniques based on global optimization algorithm. Computers and Electronics in Agriculture. Volume 143. 2017. pp. 193-200.

150. Yufei Liu, Noboru Noguchi, Lingguang Liang. Development of a positioning system using UAV-based computer vision for an airboat navigation in paddy field. Computers and Electronics in Agriculture. Volume 162. 2019. pp. 126-133. URL: https://doi.org/10.1016/j.compag.2019.04.009.

151. Zhang, K., Lu, L., Lei, C., Zhu, H., & Ouyang, Y. Dynamic operations and pricing of electric unmanned aerial vehicle systems and power networks. Transportation Research Part C: Emerging Technologies. (2018). 92. 472-485. https://doi.org/10.1016/j.trc.2018.05.011.

152. Ziming Wang, Dalei Song, Juntong Qi, Jianda Han, Yu Miao, Lijun Meng, Shuaike Zhao, and Ming Li. A Full-functional Simulation and Test Platform for Rotorcraft Unmanned Aerial Vehicle Autonomous Control. Robot Intelligence

Technologies and Applications. J.-H. Kim et al. (Eds.): 2012. AISC. Vol. 208. pp. 537-547. DOI: 10.1007/978-З-642-З7З74-9_52.

Приложение А. Перечень публикаций соискателя но теме исследования

В рецензируемых журналах из списка ВАК:

1. Нго К.Т. Анализ подвижных роботизированных платформ для обслуживания аккумуляторов беспилотных летательных аппаратов / К.Т. Нго, О.Я. Соленая, А. Л Ронжин // Труды МАИ. 2017. № 95. URL: http://trudymai.ru/published.php?ID=84444

2. Нго К.Т. Функциональная модель взаимодействия БЛА с наземной роботизированной платформой при решении сельскохозяйственных задач / Нго К.Т., Нгуен В.В., Харьков И.Ю., Усина Е.Е, Шумская О.О. // Известия Кабардино-Балкарского научного центра РАН. 2018. №б-3 (8б). С. 41-50.

В зарубежных изданиях, индексируемых в WoS/Scopus:

3. Tien Ngo. Classification of Robotic Battery Service Systems for Unmanned Aerial Vehicles / Tien Ngo, Mehmet Guzey and Vladimir Dashevsky // MATEC Web of Conferences 1б1. 2018. URL: https://doi.org/10.1051/matecconf/201816103023

Другие

4. Нго К.Т. Анализ требований и ограничений мобильных электромеханических систем обслуживания аккумуляторов беспилотных летательных аппаратов / О.Я. Соленая, К.Т. Нго, А.Л Ронжин // Вопросы электромеханики. Труды ВНИИЭМ, 2017, Том 159. №4, С. 42-48.

5. Нго Т.К. Концептуальная и графовая модели взаимодействия беспилотного летательного аппарата с наземной робототехнической сервисной платформой // Интеллектуальные технологии на транспорте. 2019. №3.

6. Нго К.Т. Применение RFID в логистике и управление поставками // В сборнике: НАУЧНАЯ СЕССИЯ ГУАП сборник докладов. Санкт-Петербургский государственный университет аэрокосмического приборостроения. 201б. С. 139-143.

7. Нго К.Т. Моделирование процессов взаимодействия гетерогенных агророботов / Д.К. Ву, В.В. Нгуен, К.Т. Нго, А. Л. Ронжин // Труды Восьмой всероссийской научно-практической конференции «Имитационное моделирование. Теория и практика» (ИММОД-2017), г. Санкт-Петербург, 1820 октября 2017 г. СПб.: Изд-во ВВМ, 2017. С. 337-342.

8. Нго К.Т. Разработка модели управления многофункциональным механизмом соединения БПЛА с наземной роботизированной платформой / К.Т. Нго, В.В. Нгуен, И.Ю. Харьков, Е.Е. Усина, А. Л. Ронжин // Материалы второй Международной научной конференции Модели мышления и интеграция информационно-управляющих систем (ММИИУС-2018), посвящённой 25-летнему юбилею Кабардино-Балкарского научного центра Российской академии наук. 2018. С. 59-64.

9. Нго К.Т. Имитационное и численное моделирование количества робототехнической техники для обработки сельскохозяйственного угодья // К.Т. Нго, В.В. Нгуен, Д.К. Ву, А.Л. Ронжин // Труды 9 всероссийской научно-практической конференции «Имитационное моделирование. Теория и практика» (ИММОД-2019), г. Екатеринбург, 16-18 октября 2019 г. СПб.: Изд-во ВВМ, 2019.

Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ

10.Нго К.Т., Нгуен В.В., Савельев А.И. Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ «Программа многокритериальной оценки необходимого количества робототехнической техники для обработки заданного сельскохозяйственного угодья AgrobotModeling», 2019.

Приложение Б. Копии актов внедрения

МИНИСТЕРСТВО НАУКИ И ВЫСШЕГО ОБРАЗОВАНИЯ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ Федеральное государственное бюджетное научное учреждение «Федеральный научный центр «КАБАРДИНО-БАЛКАРСКИЙ НАУЧНЫЙ ЦЕНТР РОССИЙСКОЙ АКАДЕМИИ НАУК,, (КБНЦ РАН)

360002, КБР, г. Нальчик, Долинск, ул. Балкарова.д. 2. Тел./факс [phone] E-mail; [e-mail], ОКПО 3 (842187, ОГРН 1020700760453, ИНН 0711026447

«_ 1 (• » Ьд 'У г. № 3_

АКТ

об использовании результатов диссертационной работы

Нго Куока Тьена «МОДЕЛИ И АЛГОРИТМЫ АВТОМАТИЗАЦИИ ОБСЛУЖИВАНИЯ И УПРАВЛЕНИЯ

ВЗАИМОДЕЙСТВИЕМ ГЕТЕРОГЕННЫХ СЕЛЬСКОХОЗЯЙСТВЕННЫХ РОБОТОТЕХНИЧЕСКИХ КОМПЛЕКСОВ» в научно-исследовательской деятельности Федерального государственного бюджетного научного учреждения «Федеральный научный центр «Кабардино-Балкарский научный центр Российской академии наук»

Комиссия в составе: председателя - к.ф.-м.н. заведующего отделом мультиагентных систем Института информатики и проблем регионального управления (ИИПРУ) КБНЦ РАН Ю.Х. Хамукова, к.т.н. заведующего лабораторией «Бионаноробототехника» ИИПРУ КБНЦ РАН А,У. Заммоева, к.ф.-м.н. и.о. главного ученого секретаря КБНЦ РАН Ю.В. Савойского, рассмотрев представленные материалы:

1. Автореферат и диссертационную работу Нго К.Т.

2. Техническую документацию к Программе многокритериальной оценки необходимого количества робототехнической техники для обработки заданного сельскохозяйственного угодья AgгobotModeíing,

установила, что:

1. Модельно-алгоритмическое обеспечение многогокритериальной оценки состава и количества используемых робототехнических комплексов, представленные в диссертационной работе Нго К.Т., было использовано при анализе бюджетирования технологических карт

возделывания культур и анализе степени автоматизации технологических операций сельскохозяйственных циклов.

2, Описанное в диссертационной работе Нго К.Т. программное обеспечение AgгobotModelmg для расчета количества гетерогенных робототехнических комплексов, в том числе беспилотных летательных аппаратов и наземных сервисных подвижных платформ, применяющихся в обработке заданной площади сельскохозяйственного угодья, было использовано при проведении плановых работ по бюджетной теме КБНЦ РАН № 0212-2018-0418 "Усовершенствование способов создания устойчивого к водной эрозии почвенного покрова, обеспечивающего повышение урожайности сельскохозяйственных культур на типичных горных чернозёмах в условиях горностепного природного ландшафта КБР."

3. Разработанные Нго К.Т. модели и алгоритмы автоматизации обслуживания и управления взаимодействием гетерогенных сельскохозяйственных робототехнических комплексов будут использованы в дальнейшей научно-исследовательской работе КБНЦ РАН при создании теоретико-методологических основ интеллектуальных интегрированных информационно-управляющих систем, направленных на преодоление ограничений современных интеллектуальных интегрированных информационно-управляющих систем на основе мультиагентного когнитивного моделирования и исследования процесса принятия решений и управления гетерогенными мультиагентными коллективами.

Председатель комиссии заведующий отделом мультиагентных систем ИИПРУ КБНЦ РАН к.ф.-м.н.

Члены комиссии:

Заведующий лабораторией «Бионаноробототехника» ИИПРУ КБНЦ РАН к .т.н.

И.о. главного ученого секретаря КБНЦ РАН к.ф.-м.н.

УТВЕРЖДАЮ

директор института автоматики - Го ,,: и информационных технологий / _Ю.Ю. Громов

об использовании результатов диссертационной работы на соискание ученой степени кандидата технических наук Нго Куока Тьена «Модели и алгоритмы автоматизации обслуживания и управления взаимодействием гетерогенных сельскохозяйственных робототехнических комплексов»

Комиссия в составе: председателя д.т.н. А.Г. Дивина, членов комиссии: д.т.н. П.В. Балабанова, к.т.и. Г.В. Шишкиной, рассмотрев представленные материалы:

1. Автореферат Нго К.Т.

2. Диссертационная работа Нго К.Т. решила, что:

Результаты диссертационной работы «Модели и алгоритмы автоматизации обслуживания и управления взаимодействием гетерогенных сельскохозяйственных робототехнических комплексов» могут быть использованы в процессе обучения студентов кафедры «Мехатроника и технологические измерения» Тамбовского государственного технического университета в следующем виде:

Моделыю-алгоритмическое обеспечение автоматизации обслуживания и управления взаимодействием гетерогенных сельскохозяйственных робототехнических комплексов, а также рекомендующая программная система AgrobotModeling, могут быть использованы при подготовке лекционного материала и проведении практических работ по дисциплине «Моделирование мехатронных и робототехнических систем» с целью более качественного усвоения знаний студентами, обучающимися по направлению 15.03.06 «Мехатроника и робототехника».

Заведующи й кафедрой «Мехатроника и технологические измерения», доктор технических наук, доцент а.г. Дивин

Доцент кафедры «Мехатроника и технологические измерения», д.т.н. В

Балабанов

Доцент кафедры «Мехатроника и технологические

измерения», к.т.и. ^у;. ^ Г.В. Шишкина

02.09.2019