Máquinas agrícolas automatizadas exigem novas abordagens para garantir a segurança, diz estudo

Sep 09, 2023

15 de maio de 2023

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por Marianne Stein, Universidade de Illinois em Urbana-Champaign

De tratores autônomos a robôs capinadores e coleta de dados com inteligência artificial, o maquinário automatizado está revolucionando a produção agrícola. Embora esses avanços tecnológicos possam melhorar muito a produtividade, eles também levantam novas questões sobre medidas e regulamentações de segurança. Para abordar essas questões, um estudo recente da Universidade de Illinois revisou a literatura acadêmica atual sobre a segurança de máquinas agrícolas automatizadas. Com base em uma revisão de mais de 60 artigos, os pesquisadores identificaram três tópicos principais: percepção ambiental, avaliação e mitigação de riscos e fatores humanos e ergonomia.

"A maioria das pesquisas se concentra na primeira categoria, percepção ambiental. Esses estudos tratam principalmente de como as máquinas percebem os obstáculos no ambiente e reagem a eles. Há pouco trabalho sobre avaliação de risco ou ergonomia", disse Salah Issa, especialista em Extensão de Illinois e professor assistente no Departamento de Engenharia Agrícola e Biológica (ABE), parte da Faculdade de Ciências Agrícolas, de Consumo e Ambientais e da Faculdade de Engenharia Grainger da U de I. Issa é o autor correspondente do artigo.

Máquinas automatizadas detectam objetos por meio de sensores de percepção, que são interpretados por meio de algoritmos de aprendizado de máquina para direcionar o equipamento a parar, desacelerar ou mudar de direção. Existem três tipos principais de obstáculos que as máquinas devem ser capazes de lidar: positivos, negativos e móveis. Obstáculos positivos são objetos que aparecem acima do solo, como pedras, árvores e edifícios. Obstáculos negativos são aqueles que estão abaixo do nível do solo, como valas e buracos. Obstáculos móveis ou dinâmicos são aqueles que aparecem repentinamente, como um ser humano, um animal ou outra maquinaria em movimento. Esses obstáculos podem variar amplamente, dependendo do tipo de cultura, características da área e condições climáticas.

Issa e o co-autor Guy Roger Aby, estudante de doutorado na ABE, descobriram que os trabalhos de pesquisa exploravam uma ampla variedade de diferentes tipos de receptores e sensores, incluindo scanners a laser 3D, sensores ultrassônicos, sensoriamento remoto, visão estéreo, câmeras térmicas e câmeras de alta resolução , e mais. Cada tipo tem vantagens e limitações, e as abordagens mais eficazes incluem uma combinação de diferentes métodos.

"A tendência na literatura é utilizar vários tipos de sensores, em vez de apenas um sensor. Essa também é a direção que a maioria das empresas está tomando. Faz todo o sentido para máquinas agrícolas, dados os ambientes muito dinâmicos em que operam", Issa observado.

"No entanto, ainda há muitas questões que precisam ser abordadas. Por exemplo, os sensores devem ser sensíveis o suficiente para parar imediatamente se um ser humano ou outro objeto aparecer. Mas se a máquina parar e o agricultor não estiver presente, eles precisarão ir voltar para verificar o sensor e reiniciar a máquina? Isso é particularmente desafiador quando se trata de obstáculos que se movem rapidamente, como um esquilo ou um pássaro que passa."

Os veículos agrícolas automáticos enfrentam alguns dos mesmos desafios que os carros autônomos, mas também existem diferenças notáveis. Por exemplo, a agricultura apresenta um ambiente mais complexo do que a condução na cidade, onde as estradas são estruturadas e marcadas. No entanto, o comportamento humano errático de outros motoristas é uma preocupação nas estradas da cidade, mas é um fator menos importante nos campos agrícolas, observa Issa.