Välirobootika töörühm

Tõstmaks tootmisefektiivsust ja kvaliteeti ning vähendamaks keskkonnamõjusid, on töörühma teadus- ja arendustegevuse fookuses täppisviljelus, täpsemalt robottehniliste süsteemide arendamine.

Välirobootika

Välirobootika töörühma moodustavad:

Töörühma juht on professor Jüri Oltlink opens in new page. 

Töörühmaga on seotud mitmed bakalaureuse (tehnika- ja tehnoloogia), rakenduskõrgharidusõppe (tehnotroonika) ning magistriastme (tootmistehnika) üliõpilased, kes on koostanud ja kaitsnud ca 45 lõputööd.

Välirobootika
Kultuurmustika masinviljeluse tehnoloogilised sammud
Kultuurmustika masinviljeluse tehnoloogilised sammud

Välirobootika töörühm on välja kasvanud põllundustehnika töörühmast. Põllundustehnika töörühma poolt töötati eelmisel kümnendil välja kultuurmustika masinviljelustehnoloogia ammendunud freesturbaväljadele. Masinviljelustehnoloogia sisaldas erinevaid tehnoloogilisi samme (joonis 1. Kultuurmustika masinviljeluse tehnoloogilised sammud). Arendati välja ning võeti kasutusele mehitatud masinad ja seadmed. Küpses aeg mustika masinviljelustehnoloogia edasiarenduseks, ehk masinviljelustehnoloogia automatiseerimiseks. 

Kõige huvitavamaks ja uuenduslikumaks uurimisteemaks osutus täppisväeturi arendus. eesmärgiga luua agrorobootiline süsteem, mis arvestab mustikataimede tervist ja tuvastab taimevarre täpseks väetamiseks, ehk luua toimivad robotväeturi ja selle teenindussüsteemi prototüübid.

Kõige huvitavamaks ja uuenduslikumaks uurimisteemaks osutus täppisväeturi arendus. eesmärgiga luua agrorobootiline süsteem, mis arvestab mustikataimede tervist ja tuvastab taimevarre täpseks väetamiseks, ehk luua toimivad robotväeturi ja selle teenindussüsteemi prototüübid.

Mustikataim

Kuna kultuurmustikaid kasvatatakse istandustes, siis kõigepealt tuli defineerida töödeldav põld. Marjaistandikus on istikud istutatud ridadesse sammuga ehk vahekaugusega 0,9 m kuni 1,5 m ja sama või mis tahes muu laiusega ning seetõttu peab robotväetur liikuma põllul piki taimerida sirgjooneliselt optimaalse liikumisrežiimiga vm. Taimerea defineerimisel selgus, et mustikataimed ei paiknegi ühes reas ega ühesuguse vahekaugusega (joonis 2. Mustikataimede paiknemine reas).

Mustikataim

Täppisväeturi arendus

Esimesi katsetusi mehitamata masinate arendamiseks alustati 2018. aastal. Paar aastat hiljem, ehk 2020. aastal koostati arengufondi projektitaotlus ja taotleti toetust kultuurmarjade täppisviljelustehnoloogia väljatöötamiseks, millele hindamiskomisjon andis positiivse hinnangu ning tegi ettepaneku teema rahastamiseks neljaks aastaks (PM210001TIBT). Aastal 2021 alustati tehnoloogiliste seadmete arendamisega. Eesmärgiks oli tehnoloogilise operatsiooni robotiseerimine, täpsemalt robotväeturi (joonis 3. Robotväeturi esialgne prototüüp) ja selleks vajaliku taristu arendamine. Seega, agrorobootika töörühma teadus- ja arendustegevuse fookuseks kujunes täppisviljelus, täpsemalt robottehniliste süsteemide arendamine.

Mustikaistandiku robotväeturi täppisväetusseadme projekteerimiseks vajalikud põhifunktsioonid olid järgmised:

  1. Taime tuvastamine
  2. Väetisekoguse doseerimine ja juhtimine taime juurekaela juurde.
Joonis 4. Andmekorje ja masinõpe

Taime tuvastamine

Taimede tuvastamiseks kasutatakse masinnägemist ja masinõpet, mis tuginevad andmepõhisel prognoosimisel (joonis 4. Andmekorje ja masinõpe). Selle rakendused on laiad – alates taimetuvastusest ja väetamisvajaduse hindamisest kuni saagikuse prognoosini. Selline lähenemine võimaldab teha otsuseid täpsemalt ja paindlikumalt

Joonis 4. Andmekorje ja masinõpe

Joonisel 5 on näha, kuidas kollase raamiga on märgitud taimevarre või juurekaela tegelik asukoht ja punasega masinõppe abil prognoositud koht. Mida suurem onnende raamide kattuvus, seda täpsem saab olla väetise doseerimine juurekaela juurde. Lisaks võeti arvesse taimede suuruse muutumist ehk kasvamist ajas, võimaldades neid rühmitada vastavalt kasvufaasile – väiksemad taimed saavad vähem, suuremad rohkem väetist (väetusnorm on 10-40 g/taim olenevalt taime suurusest).

aimetuvastusmudel (Zaman et al., 2024)
Joonis 5. Taimetuvastusmudel (Zaman et al., 2024).

Väetise doseerimine ja edastamine

Marjataimi tuleb vegetatsiooniperioodi jooksul väetada 2 kuni 3 korda, annustades väetist ette nähtud koguse ühe taime kohta, täpsemalt 15 kuni 40 grammi taime kohta, esimestel aastatel vähem, hiljem rohkem, mistõttu peab robotväeturi dosaatori (joonis 6. Mustikaväetise osakeste paiknemine dosaatoris) olema seadistatav ette nähtud väetuskoguste annustamiseks. 

Mustikaväetise osakeste paiknemine dosaatoris
Joonis 6. Mustikaväetise osakeste paiknemine dosaatoris.

Dosaatori seadistamisvõimalus peab olema tagatud arvestusega, et taimede erinevatel vegetatsiooniperioodidel ehk aastaaegadel, kevadel, suvel ja sügisel kasutatakse väetamiseks erinevaid väetisi, mis kõik on tehniliselt erinevate granulomeetriliste parameetritega (joonised 7, 8 ja 9).

Joonis 7. Väetisegraanulitegraanulite kompuutertomograafiga modeleeritud mudelid: a) Substral; b) Agro Organic; c) Agro NPK.
Joonis 7. Väetisegraanulitegraanulite kompuutertomograafiga modeleeritud mudelid: a) Substral; b) Agro Organic; c) Agro NPK.
Mustikaväetiste mahu ja massi vaheline sõltuvus
Joonis 8. Mustikaväetiste mahu ja massi vaheline sõltuvus (Lillerand et al., 2022).
Väetiste graanulite keskmiste läbimõõtude jaotuskõverad
Joonis 9. Väetiste graanulite keskmiste läbimõõtude jaotuskõverad (Lillerand et al., 2021).
Joonis 10. Kompuutertomograafi YXLON FF35 CT abil skaneeritud reaalne mustikataim.

Autonoomse robotväeturi põhifunktsioonide hulka kuulub lisaks väetise täpsele annustamisele veel taimede ja taimerea tuvastamine ning keskkonnamõju minimeerimiseks väetise suunamine ette nähtud kohta taime lähedusse, täpsemalt taime (joonis 10. Kompuutertomograafi YXLON FF35 CT abil skaneeritud reaalne mustikataim) võra alla.

Joonis 10. Kompuutertomograafi YXLON FF35 CT abil skaneeritud reaalne mustikataim.

Täppisdoseerimissüsteem

Täppisdoseerimissüsteem (joonised 11 ja 12) on oma olemuselt kaheastmelise ja mille keskseks osaks on originaalne dosaator koos õhkkonveieriga. Süsteem võimaldab doseerida ja paigutada väetist täpselt määratud kohale, juhituna taimepõhiselt manipulaatori abil. Dosaatorit juhitakse algoritmi abil, mis arvestab nii liikumistrajektoori, väetise kogust kui ka taimede tervisenäitajaid. Selline terviklik süsteem tagab ressursisäästliku ja intelligentse väetamise nii marjaistanduses kuid on ka kasutatav muudel põldudel taimede väetamisel.

Robotväeturi ajam

Vähendamaks keskkonna saastamist heitgaasidega peab robotväetur olema varustatud elektriajamiga. Elektriajam aga vajab oma toimimiseks elektrienergiat, mis saadakse akust (joonis 13. Aku prototüüp). Töö tegemise ajal roboti aku tühjeneb. Tühjenenud akut ei ole võimalik laadida hetkega, see nõuab palju aega, mis mõjutab negatiivselt tööaja kasutamist ning seoses sellega põllundusroboti tootlikkust. Selle probleemi lahendamiseks tuli välja arendada aku kiirvahetamise ja laadimise seade (joonis 14). Aku vahetamise tsükkel vältab 3 minutit. 

Robotväeturi aku kiirvahetuse ja laadimise seade

Aku kiirvahetamise ja laadimise seadme mudel ja prototüüp on näidatud joonisel 14.

Elektriauto laadimine energiatootmisjaamas

Mobiilne energiatootmisjaam

Selleks, et põllundusrobot saaks põldudel, mille ääres enamasti pole statsionaarseid elektriliine, efektiivselt ja tõrgeteta töötada, peab selle tööd toetama lokaalne energiatootmisjaam (joonis 15. Elektriauto laadimine energiatootmisjaamas), mille põhifunktsioonid on järgmised:

  1. elektrienergia, eelistatult roheenergia, tootmine;
  2. toodetud energia salvestamine;
  3. autonoomse põllundusroboti töö käigus tühjenenud aku laadimine;
  4. autonoomse põllundusroboti tühjenenud aku kiire vahetamine energiatootmisjaamas laetud akuga.
Elektriauto laadimine energiatootmisjaamas
Energiatootmisjaam transpordiasendis
Energiatootmisjaam transpordiasendis

Selline energiatootmisjaam on autonoomne ja teisaldatav, sisaldades šassiid, šassiile paigutatud pealisehitist, selle peale kinnitatud juhitamatut elektrienergia allikat päikesepaneele sisaldavat tasapinnalist päikesejaama ja juhitavat elektrienergiaallikat generaatori näol, energiasalvestit, toodetud elektrienergia salvestamiseks, laadimisseadist roboti tühjenenud aku laadimiseks ja kontrollerit jaama täiturite juhtimiseks. Energiatootmisjaam sisaldab täiendavalt rõhtse tasapinnalise katusega varustatud pealisehitise ülemise serva külge liigendiliselt kinnitatud eesmist ja tagumist pööratavat otsa ning vasakut ja paremat pööratavat külge, mille välispinnale on kinnitatud kohtkindlalt päikesepaneelid ja mille kaldne asend on asendi ajami abil tööasendis muudetav. Transpordiasendis on jaama otsad ja küljed kokku pakitult vertikaalses asendis pealisehitise alumise serva külge lukustatud, moodustades kompaktse ja liikluskõlbliku üksuse (joonis 16. Energiatootmisjaam transpordiasendis).

Välirobootika töörühma olulisemad arendused:

  1. Autonoomne elektriline robotväetur (patent EE 05841 B1)link opens in new page
  2. Robotväeturi täppisväetusseade (patenditaotlus P202400027)
  3. Energiatootmisjaam (patendidokument EE 202300003 A)link opens in new page
  4. Aku kiirvahetusseade (patent EE 05874 B1)link opens in new page
  5. Generaatori ajam – mebraanmootor (patenditaotlus P202400023).

Publikatsioonid

Pellja, Armand; Liivapuu, Olga; Olt, Jüri. 2025. Design and Optimization of a Welded Structure for a Mobile Power Station with Complex Configuration. Environmental and Climate Technologies, 29(1), 471−482. DOI: 10.2478/rtuect-2025-0032.

Lillerand, Tormi; Liivapuu, Olga; Ihnatiev, Yevhen; Olt, Jüri. 2025. Theoretical Study of a Pneumatic Device for Precise Application of Mineral Fertilizers by an Agro-Robot. AgriEngineering, 7(10), 320. DOI: 10.3390/agriengineering7100320.

Jevtuševski, A.; Ihnatiev, Y.; Lillerand, T.; Virro, I.; Olt, J. 2025. Constructive solution of battery swapping unit in service station for unmanned agricultural robot. Agronomy Research, 23(1), 415−434. DOI: 10.15159/AR.25.009.

Olt, J.; Bulgakov, V.; Adamchuk, V.; Kuvachov, V.; Liivapuu, O. 2024. Theoretical study of the movement of the wide span machine in quasi-static turning mode. Agronomy Research, 22(1), 217−226. DOI: 10.15159/AR.24.042 .

Olt, J., Liivapuu, O., Virro, I., Lillerand, T. 2024. Designing a Fertilizing Robot Application Considering Energy Effinciency. Environmental and Climate Technologies, 28(1), pp. 258-268. DOI: 10.2478/rtuect-2024-0021.

Olt, J., Ihnatiev, Y., Lillerand, T., Virro, I. 2024. Development of a Battery Swapping and Charging Unit in Servicing Station for Farming Robot: A Review.  In: Lorencowicz, E., Huyghebaert, B., Uziak, J. (eds) Farm Machinery and Processes Management in Sustainable Agriculture. FMPMSA 2024. Lecture Notes in Civil Engineering, vol 609, pp. 333-345. Springer, Cham. https://doi.org/10.1007/978-3-031-70955-5_37link opens in new page.

Zaman, AGM., Roy, K., Olt, J. 2024. Normalized Difference Vegetation Index Prediction for Blueberry Plant Health from RGB Images: A Clustering and Deep Learning Approach. AgriEngineering, 6(4), 4831–4850. https://doi.org/10.3390/agriengineering6040276link opens in new page.

Mahmoud, N T A., Virro, I., Zaman, A G M., Lillerand, T., Chan, W T., Liivapuu, O., Roy, K., Olt, J. 2024. Robust Object Detection Method under Smooth Perturbations in Blueberry Farming. AgriEngineering, 6(4), 4570–4584. https://doi.org/10.3390/agriengineering6040261.

Zaman, AGM., Mahmoud, N., Virro, I., Liivapuu, O., Lillerand, T., Roy, K., Olt, J. 2024. Learning with small data: A novel framework for blueberry root collar detection, Proceedings of the 35th DAAAM International Symposium, pp. 0312-0321, B. Katalinic (Ed.), Published by DAAAM International, ISBN 978-3-902734-44-0, ISSN 1726-9679, Vienna, Austria DOI: 10.2507/35th.daaam.proceedings.043.

Lillerand, T., Reinvee, M., Virro, I., Olt, J. 2022. Feasibility analysis of fluted roller dispenser application for precision fertilization. INMATEH - Agricultural Engineering, 68(3), 415−423. DOI: 10.35633/inmateh-68-41.

Virro, I., Lillerand, T., Olt, J. 2022. Mobile Robot Cobot Manipulator Mounting Direction Adjustment Dependant on Gravity Vector. In: Proceedings of the 33rd International DAAAM Symposium 2022. (0390−0396). DAAAM International. (DAAAM Proceedings; 1), B. Katalinic (Ed.). DOI: 10.2507/33rd.daaam.proceedings.055.

Lillerand, T., Virro, I., Maksarov, V., Olt, J. 2021. Granulometric Parameters of Solid Blueberry Fertilizers and Their Suitability for Precision Fertilization. Agronomy, 11(8), 1576. DOI: 10.3390/agronomy11081576.

Soots, K., Lillerand, T., Jõgi, E., Virro, I., Olt, J. 2021. Feasibility analysis of cultivated berry field layout for automated cultivation. Proceedings of 20th International Scientific Conference ENGINEERING FOR RURAL DEVELOPMENT, 20: 20th International Scientific Conference Engineering for Rural Development, May 26-28, 2021. Jelgava, Latvia: Latvia University of Life Sciences and Technologies, 1003−1008. DOI: 10.22616/ERDev.2021.20.TF222.

Virro, I., Arak, M., Maksarov, V. Olt, J. 2020. Precision fertilisation technologies for berry plantation. Agronomy Research, 18(S4), 2797−2810. DOI: 10.15159/AR.20.207.

Arak, M., Olt, J. 2020. Technological description for automating the cultivation of blueberries in blueberry plantations established on depleted peat milling fields. Proceedings of the 9th International Scientific Conference Rural Development 2019: 9th International Scientific Conference Rural Development 2019. Research and Innovation for Bioeconomy. Ed. Asta Raupeliene. Kaunas: Vytautas Magnus University, 98−103. DOI: 10.15544/RD.2019.024.