ПРИМЕНЕНИЕ ТЕХНОЛОГИЙ IOT И ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫХ ДАТЧИКОВ ПРИ РАЗРАБОТКЕ РОБОТОВ FPV
Ключевые слова:
интеллектуалды сенсорлар, Заттар Интернеті, FPV жұмысы, ауыл шаруашылығы секторы, азық-түлік өнеркәсіп, автоматтандыру., интеллектуальные датчики, интернет вещей, работа с FPV, сельскохозяйственный сектор, пищевая промышленность, автоматизация.Аннотация
В данной работе рассмотрены актуальность цифровизации агропромышленного и продовольственного секторов и эффективность внедрения инновационных технологий. В рамках исследования была проанализирована система управления FPV-агророботом, основанная на использовании Internet of Things (IoT), First Person View (FPV) и интеллектуальной системы датчиков. Предлагаемая киберфизическая архитектура обеспечивает мониторинг и управление в реальном времени, а интеллектуальные датчики автоматически измеряют температуру, влажность, содержание газа и другие параметры. Технология FPV позволяет оператору вести видеонаблюдение под углом обзора робота. Контрольная часть системы осуществляется микроконтроллерами Raspberry Pi и ESP32. Полученные результаты позволят повысить эффективность роботизированных дистанционно управляемых платформ в аграрной сфере и интеллектуализировать производственные процессы.
Библиографические ссылки
Wang, X., Liu, Y., & Zhang, H. (2020). Optimizing Microclimate Control
in Greenhouses Using DHT22 Sensors and IoT-Based Automation Systems. Journal
of Agricultural Technologies and Applications, 18(4), 320–335.
Smith, J., Wilson, R., & Harris, L. (2021). Reducing Toxic Gas Risks in
Livestock Management Through IoT-Integrated Gas Sensors. Sensors and
Automation in Agriculture, 25(3), 450–463.
Li, Y., Zhang, T., & Wang, M. (2020). Improving Crop Analysis and Defect
Detection Using Intel RealSense in FPV Robots. International Journal of Precision
Agriculture and Robotics, 22(7), 520–540.
Sharma, K., & Verma, D. (2019). Smart Soil Monitoring Using EC-5
Sensors: Applications in Precision Agriculture. Journal of Soil and Water
Management, 12(5), 205–218.
Gupta, R., Sharma, K., & Patel, A. (2021). Designing Remote Management
Systems for FPV Robots Using Cisco Packet Tracer. International Journal of IoT
Systems Engineering, 15(2), 112–126.
Zhou, Y., Chen, X., & Liu, H. (2020). Cloud-Based Data Processing for
Agricultural IoT Systems: A Case Study Using ThingSpeak. Journal of IoT
Applications in Agriculture, 19(3), 245–260.
Chen, H., Lin, W., & Zhu, Z. (2019). Real-Time Predictive Analysis of
Smart Farming Data Using MATLAB IoT Toolbox. Future Internet Research,
(8), 185–198.
Mordor Intelligence. (2024). Global Smart Sensor Market Report. [Online
resource]. Available at: https://www.mordorintelligence.com/ (Accessed: 5
December 2024).
Data Bridge Market Research. (2023). Global IoT Sensor Market Report.
[Online resource]. Available at: https://www.databridgemarketresearch.com/
(Accessed: 5 December 2024).
Gartner Research. (2023). IoT and Smart Sensors: Market Dynamics.
[Online resource]. Available at: https://www.gartner.com/ (Accessed: 5 December
.
Опубликован
Как цитировать
Выпуск
Раздел
Лицензия
Copyright (c) 2026 Нуржан Жумахан, Бауржан Бельгибаев
Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution-NonCommercial-NoDerivatives» («Атрибуция — Некоммерческое использование — Без производных произведений») 4.0 Всемирная.
