Введение
Лесозаготовительный сектор Российской Федерации находится в фазе технологической трансформации, обусловленной совокупностью факторов, включая перераспределение трудовых ресурсов на рынке занятости, условия масштабных геополитических санкций против национальной экономики, регуляторную нагрузку и экономические условия [1].
К основным системным проблемам лесозаготовительной отрасли Российской Федерации, которые оказывают существенное влияние на развитие данной отрасли, можно отнести:
‒ моральный и физический износ парка специализированной техники: средний срок эксплуатации харвестеров и форвардеров значительно превышает нормативные показатели, а затраты на модернизацию технопарка недоступны для большинства лесозаготовительных предприятий;
‒ структурные проблемы отрасли (по данным Ю.Ш. Блам [1]), такие как хроническое недофинансирование технологического обновления, устойчивая тенденция оттока квалифицированных операторов, необходимость адаптации импортных технических решений к специфическим условиям российских лесных массивов;
‒ экономические и технологические аргументы автоматизации. Известно, что внедрение даже базовых автоматизированных систем позволяет повысить производительность технологических процессов на 15–20 %, снизить потребление топлива на 8–12 % и уменьшить интенсивность износа узлов и агрегатов [2]. Согласно анализу McEwan [3] уже к 2025 г. произойдет массовое внедрение систем GPS-навигации и дистанционного управления, а к 2030–2035 гг. прогнозируется появление полностью автономных лесозаготовительных комплексов;
‒ технологические барьеры и перспективы развития, включающие высокую капиталоемкость автономных решений, необходимость разработки адаптивных алгоритмов для работы в сложных природных условиях, отсутствие нормативной базы для эксплуатации беспилотной техники.
Переход к автоматизированным системам лесозаготовки представляет собой стратегическую необходимость для российской лесной отрасли, однако успешная реализация этого перехода требует комплексного решения технологических, экономических и нормативных задач. В этих реалиях внедрение беспилотных технологий лесозаготовки переходит из категории инновационных возможностей в разряд стратегически необходимой меры для обеспечения конкурентоспособности отрасли [4, 5].
Особую актуальность приобретает разработка автономных лесных транспортных систем, способных эффективно функционировать в условиях сложного бездорожья. Современные достижения в области датчиковых технологий, систем автономной навигации и искусственного интеллекта создают принципиально новые возможности для автоматизации процессов транспортировки древесины [6, 7]. Реализация таких решений позволит не только минимизировать зависимость от человеческого фактора, но и существенно оптимизировать всю цепочку лесозаготовительных операций.
В рамках данного исследования проводится анализ существующих технических решений в области автономного лесного транспорта, а также выявляются ключевые технологические барьеры, требующие преодоления для успешной коммерциализации подобных систем.
Цель исследования – разработать научно обоснованную концепцию адаптивной лесотранспортной системы, обеспечивающую эффективное внедрение беспилотных технологий в условиях российского лесного хозяйства с учетом технологических, организационных и нормативных ограничений.
Материалы и методы исследования
Исследование выполнено методом системного анализа отечественных и зарубежных научных публикаций, посвященных автономным транспортным системам в лесном хозяйстве. Проведен тщательный обзор современных сенсорных технологий (LiDAR-сканирование, спутниковые навигационные системы и др.), алгоритмов автономной навигации (включая SLAM-картографирование), а также методов искусственного интеллекта (машинное обучение, компьютерное зрение) для восприятия окружающей среды и планирования маршрутов. Помимо этого, рассмотрен практический опыт применения беспилотных систем в смежных отраслях и проанализированы организационно-нормативные факторы, влияющие на внедрение данных технологий в российских условиях.
В сегодняшнем научном мире одной из наиболее широко применяемых технологий дистанционного зондирования является технология LiDAR (Light Detection and Ranging), позволяющая создавать высокоточные трехмерные модели лесных массивов для целей навигации и пространственного анализа [8].
К основным преимуществам технологии LiDAR-сканирования относится высокая точность построения трехмерных моделей [9] с погрешностью, не превышающей 5 см, даже в условиях высокой плотности подлеска. Кроме того, данная технология способна дифференцировать типы растительности и оценивать проходимость отдельных участков местности, что имеет существенное значение для планирования лесозаготовительных операций [10, 11].
Однако технология обладает рядом существенных недостатков, включая значительную стоимость специализированного оборудования, что ограничивает ее широкое применение [12]. Также отмечается снижение эффективности работы в неблагоприятных погодных условиях, таких как дождь, туман или повышенная запыленность атмосферы. Еще одним ограничением является необходимость использования мощных вычислительных ресурсов для обработки больших массивов данных, а также затрудненность их интерпретации в условиях динамически изменяющейся окружающей среды [13].
Согласно исследованию Kaartinen и коллег [14], точность позиционирования, обеспечиваемая GNSS-системами под лесным пологом, может снижаться до 5–15 м, что делает их непригодными для точной навигации лесной техники. В связи с этим авторы рекомендуют внедрение гибридных навигационных систем, комбинирующих спутниковые технологии с инерциальными измерительными модулями и LiDAR-сканированием. Такой подход позволяет компенсировать ограничения отдельных методов и повысить общую надежность навигации в сложных лесных условиях.
Перспективным направлением является применение геоинформационных систем с интеграцией данных, полученных с беспилотных летательных аппаратов [15]. Данная технология обладает рядом преимуществ, включая возможность оперативного обследования обширных лесных массивов и доступ к труднодоступным территориям. Кроме того, она демонстрирует более высокую экономическую эффективность по сравнению с традиционными методами аэрофотосъемки. Однако при ее использовании возникают определенные сложности, такие как значительные первоначальные затраты, ограниченное время полета из-за емкости аккумуляторов, зависимость от погодных условий и наличие нормативных ограничений на применение БПЛА. Дополнительным фактором, затрудняющим внедрение технологии, является необходимость обработки больших объемов данных, что требует значительных вычислительных мощностей и привлечения квалифицированных специалистов.
Значительный интерес представляет применение методов глубокого обучения для автоматизированного анализа данных лазерного сканирования с целью идентификации лесных дорог [16]. Эта технология отличается высокой производительностью, позволяя обрабатывать участки площадью до 4 км² всего за 5 с. Тем не менее ее практическому использованию препятствуют такие факторы, как недостаточный объем обучающих данных, необходимость предварительной обработки исходной информации [17], сложности адаптации к различным типам лесных массивов, а также снижение точности в условиях густого подлеска и сложного рельефа местности.
Для решения проблемы интеграции данных из различных источников лазерного сканирования, характерной для ранее рассмотренных технологий, Cheng и соавт. [18] разработали инновационную методику регистрации облаков точек [19]. Данный подход позволяет объединять информацию, полученную с различных платформ, включая воздушные, транспортные, наземные и спутниковые LiDAR-системы, что существенно расширяет возможности сенсорных систем. Однако исследователи отмечают ряд существенных ограничений этой технологии, таких как сложности обработки неоднородных данных, высокие требования к вычислительным ресурсам при работе с масштабными облаками точек, повышенная чувствительность к шумам и вариациям плотности точек, а также отсутствие стандартизированных наборов данных и унифицированных систем оценки.
Системы локализации и ориентации играют ключевую роль в обеспечении автономного движения лесных машин. Важным аспектом создания карт местности является понимание датчикового оборудования, используемого для получения исходных данных. Как показано в исследовании [20], современные лесные роботизированные системы преимущественно оснащаются следующими типами датчиков: лидарными сканерами, RGB-камерами, RTK/GNSS/INS-системами, тепловизионными камерами, датчиками окружающей среды, стереокамерами, а также гиперспектральными и мультиспектральными камерами [21, 22].
Мультисенсорная интеграция данных значительно повышает надежность систем локализации в условиях ограниченной видимости, типичных для лесных массивов. Это подтверждается исследованиями Vygantas Ušinskis и коллег [3], которые рассматривают комбинирование данных от лидаров, инерциальных измерительных блоков (IMU), одометрии и GNSS-приемников с применением расширенного фильтра Калмана в качестве ключевого подхода к обеспечению стабильной локализации лесной техники. Хотя такой подход демонстрирует устойчивость к временным потерям сигналов отдельных датчиков, он имеет существенные ограничения, включая сложность калибровки системы, повышенные требования к вычислительным ресурсам и значительную стоимость реализации.
Альтернативное решение для снижения затрат на систему локализации предложили Gupta и Andreasson [23]. Их метод регистрации сканов для навигации в лесной среде основан на использовании низкоразрешающих лидарных датчиков. Основное преимущество данного подхода заключается в возможности применения более доступных по стоимости датчиков, что существенно снижает общие расходы на систему. Однако следует учитывать, что такой компромисс приводит к уменьшению точности работы в условиях особенно густых лесных массивов.
В дополнение к техническим решениям, в работе И.В. Петухова и коллег [24] рассматривается применение технологий виртуальной и дополненной реальности в профессиональной подготовке операторов эргатических систем. Цель данного подхода – повысить эффективность обучения персонала за счет иммерсивного моделирования реальных условий: оператор тренируется в виртуальной среде, имитирующей взаимодействие с оборудованием, что позволяет отрабатывать навыки управления и принятия решений без риска для реальной техники. В исследовании особое внимание уделено проблемам применения VR/AR, связанным с вероятным когнитивным диссонансом у операторов при переходе от виртуального тренинга к работе с реальными физическими объектами. Однако VR-системы характеризуются рядом технических ограничений. К ним относятся высокая стоимость необходимого оборудования и сложность разработки достоверных виртуальных сценариев. Кроме того, такие тренажеры не обеспечивают осязательной обратной связи, а у пользователей возможно возникновение дискомфорта.
В отличие от статичной и предсказуемой городской инфраструктуры, лесная среда характеризуется высокой динамичностью и изменчивостью. Маршрут, проходимый сегодня, уже завтра может оказаться заблокированным вследствие естественных природных процессов – падения деревьев, размыва почвы или деятельности животных. В связи с этим современные беспилотные системы все чаще используют алгоритмы машинного обучения и нейронные сети, способные решать комплексные задачи восприятия окружающей среды, принятия решений и динамического планирования маршрутов.
Нейросетевые алгоритмы демонстрируют значительные преимущества в оптимизации маршрутов лесозаготовительной техники [25, 26], включая способность анализировать множество факторов одновременно, адаптироваться к изменяющимся условиям в реальном времени и улучшать качество планирования по мере накопления операционного опыта. Однако данный подход имеет и существенные ограничения: потребность в обширных наборах обучающих данных, непрозрачность процесса принятия решений («эффект черного ящика»), сложности интеграции с традиционными системами управления, а также потенциальные проблемы с сертификацией и правовым регулированием [27].
Среди немногочисленных исследований по применению нейронных сетей в управлении лесной техникой можно отметить работу Sinahi Ortega и соавт. [28], хотя она фокусируется на управлении БПЛА, что существенно отличается от задач наземного транспорта. Авторы предлагают интегрированную систему, сочетающую экологическое восприятие и планирование движения. Хотя система демонстрирует способность адаптироваться к различным лесным условиям, ее существенным недостатком остается потребность в значительных объемах размеченных данных для обучения. Тем не менее данное исследование представляет значительный интерес как один из первых примеров практического применения нейросетевых технологий в лесной среде.
Компьютерное зрение и распознавание объектов. Распознавание объектов в лесной среде представляет собой сложную задачу компьютерного зрения, обусловленную высокой вариативностью текстурных характеристик, изменчивостью условий освещения и динамикой подвижных элементов. Согласно исследованию [20], современные лесные машины преимущественно используют следующие категории алгоритмов визуального анализа: SLAM-ориентированные алгоритмы, LiDAR-базированные решения [29], системы на основе искусственного интеллекта и специализированные функциональные алгоритмы.
Важно отметить, что, в отличие от стандартных реализаций, лесные беспилотные системы требуют разработки специализированных нейросетевых архитектур, способных эффективно обрабатывать зашумленные данные и обеспечивать надежное распознавание объектов даже в условиях их частичной видимости. Именно эта фундаментальная проблема продолжает оставаться ключевым ограничением в развитии концепции автономного лесного транспорта.
В работе И.В. Петухова и коллег [30] предложена технология, позволяющая автоматически выбирать деревья для выборочной рубки в режиме реального времени на основе данных дистанционного зондирования. Данная система использует лазерное сканирование древостоя для бесконтактного измерения ключевых параметров, а затем с помощью алгоритмов нечеткой логики определяет, какие деревья должны быть срублены. Такой подход позволяет производить отбор деревьев непосредственно в ходе работы лесозаготовительной машины без участия оператора, что значительно повышает эффективность выборочных рубок. Однако авторы отмечают, что применение двумерного лазерного сканера на высоте примерно 1,3 м от земли позволяет измерять диаметры и взаимное расположение стволов, но не дает информации о форме стволов и крон деревьев, что представляет серьезную проблему при некоторых видах выборочных рубок. Кроме того, даже при использовании подобных автоматизированных систем окончательное решение о спиливании деревьев остается за оператором и при этом является одним из наиболее сложных этапов всего процесса.
Также инновационной является система поддержки принятия решений RuttOpt, созданная шведскими учеными Andersson и соавт. [31]. Их подход, ориентированный на оптимизацию логистики лесовозов, может быть масштабирован до уровня отдельных форвардеров и харвестеров, работающих в условиях делянки.
Австрийские исследователи Kogler и Rauch [32] рассматривают транспортировку как часть целостной цепочки поставок, что позволяет оптимизировать не только локальные перемещения техники, но и всю логистическую схему от делянки до потребителя. Такой комплексный подход особенно ценен в условиях дефицита ресурсов, характерного для отечественного лесного хозяйства.
Кроме того, в работе La Hera с коллегами [33] описан первый в мире беспилотный лесной транспорт для полностью автономных лесозаготовительных операций. Основным преимуществом их подхода является комплексное применение компьютерного зрения, автономной навигации и алгоритмов управления манипулятором. К недостаткам можно отнести относительно низкую скорость перемещения по пересеченной местности.
Опыт внедрения беспилотных технологий в лесном хозяйстве (на примере БПЛА). Наиболее значительные достижения в области автоматизации лесного хозяйства наблюдаются в сфере применения беспилотных авиационных систем. Согласно данным европейских исследований [20], доля БПЛА в общем парке роботизированных систем мировой лесной отрасли достигает 25 %. В обзорной работе Stamatopoulos и коллег [34] детально анализируется применение беспилотных технологий для посева и мониторинга лесовосстановительных участков [35]. Авторы подчеркивают, что использование БПЛА существенно сокращает сроки лесовосстановления на труднодоступных территориях [36, 37] и обеспечивает систематический контроль за развитием молодых насаждений, что может быть органично интегрировано в комплексную систему цифрового лесного хозяйства [38].
Ключевыми преимуществами применения БПЛА для лесного мониторинга являются: высокая оперативность обследования обширных территорий, доступ к удаленным участкам, возможность получения высокодетализированных снимков [39, 40] и сравнительно низкие эксплуатационные расходы. Однако данная технология имеет существенные ограничения, включая зависимость от метеоусловий, ограниченную продолжительность полета, сложности навигации под лесным пологом и недостаточную грузоподъемность [41].
Дополнительные технологические ограничения выявлены в исследовании Liang и соавт. [42], которые отмечают невозможность сбора данных о нижних ярусах леса, погрешности в определении высоты деревьев при плотном пологе, трудности идентификации отдельных стволов в густых насаждениях и ограниченную точность оценки объемов древесины [43]. Talbot и коллеги [44] выделяют институциональные барьеры внедрения беспилотных технологий, такие как отсутствие нормативной базы для автономных систем, сопротивление традиционных операторов, высокие риски эксплуатации дорогостоящего оборудования в сложных условиях и проблемы сертификации.
Учет указанных технологических и организационных ограничений обусловил необходимость пересмотра концепции использования дронов в транспортной логистике [45] и разработки альтернативного подхода, основанного на автономных наземных транспортных системах.
Предлагаемая концепция модернизации лесозаготовительной техники заключается в интеграции комплексной системы датчиков и вычислительных модулей, обеспечивающих автономное функционирование транспортного средства. Концептуальная архитектура системы включает четыре ключевых компонента: мультимодальную датчиковую систему, объединяющую лидарные сканеры, RGB-камеры, инерциальные измерительные блоки и GNSS-приемники для пространственной ориентации; бортовой вычислительный комплекс с программным обеспечением для обработки данных с датчиков, трехмерного моделирования местности и маршрутного планирования; нейросетевой модуль анализа данных, отвечающий за распознавание объектов и принятие решений о траектории движения; а также систему автоматизированного управления исполнительными механизмами.
Функционирование системы осуществляется по многоэтапному алгоритму. На начальном этапе, при движении под управлением оператора, происходит активное сканирование и запоминание пространственных характеристик окружающей среды [46] с фиксацией как геометрических параметров местности, так и семантических признаков объектов. Полученные данные подвергаются нейросетевой обработке, в ходе которой выделяются ключевые ориентиры, идентифицируются потенциальные препятствия и формируется карта проходимости. После загрузки материалами система по команде оператора осуществляет автономное возвращение на склад, используя созданную цифровую карту в сочетании с системой реального времени для обнаружения и обхода динамических препятствий [47]. В процессе движения происходит непрерывная оптимизация маршрута с выбором наиболее эффективной траектории с учетом текущих условий окружающей среды [48, 49].
Данный подход позволяет сохранить существующую инфраструктуру лесозаготовительных предприятий, модернизируя лишь бортовые системы техники, что существенно снижает затраты на внедрение автономных технологий по сравнению с разработкой специализированных транспортных платформ. При этом достигается значительное повышение производительности за счет автоматизации наиболее рутинных операций перемещения между складом и местом заготовки.
Результаты исследования и их обсуждение
По итогам проведенного анализа современных беспилотных технологий и опыта их применения в лесном хозяйстве можно сделать ряд обобщающих выводов [50].
С технической точки зрения наиболее существенным ограничением является обеспечение надежной навигации в специфических условиях лесной среды. Плотный полог древесных крон значительно снижает эффективность спутниковых систем позиционирования, в то время как сложный рельеф, динамически изменяющиеся препятствия и отсутствие четкой дорожной инфраструктуры делают традиционные методы навигации практически неприменимыми. Современные лидарные технологии и алгоритмы компьютерного зрения демонстрируют ограниченную эффективность при распознавании объектов в условиях переменной освещенности, неблагоприятных погодных явлений и высокой плотности растительного покрова.
Отдельной технической проблемой является недостаточная вычислительная мощность бортовых систем транспортных средств, не позволяющая осуществлять обработку значительных объемов данных с требуемой для реального времени скоростью.
В организационно-экономическом плане основным сдерживающим фактором выступает высокая стоимость современных датчиковых комплексов и специализированного оборудования, что существенно увеличивает капитальные затраты на внедрение автономных систем.
Кадровый дефицит проявляется в недостатке квалифицированных специалистов, обладающих компетенциями как в области лесного хозяйства, так и в сферах робототехники и искусственного интеллекта. Междисциплинарная природа разработки автономного лесного транспорта требует интеграции знаний из различных предметных областей, что создает дополнительные сложности в формировании эффективных рабочих групп.
Значительным препятствием являются также нормативно-правовые ограничения. Отсутствие специализированной законодательной базы, регламентирующей применение автономных систем в лесных массивах, создает условия правовой неопределенности.
Особую сложность представляет адаптация технологических решений к российским условиям эксплуатации. Уникальные природно-климатические характеристики российских лесных массивов требуют либо существенной модификации существующих зарубежных разработок, либо создания принципиально новых технических решений, учитывающих специфику местных условий.
На основе проведенного анализа авторами составлена таблица, в которой представлены сравнительные характеристики ключевых технологий автономизации лесозаготовительного транспорта.
Сравнительная характеристика ключевых технологий автономизации лесозаготовительного транспорта
|
Технология |
Основные возможности |
Достоинства |
Недостатки |
Области применения |
Граничные условия |
|
LiDAR-сканирование |
Создание высокоточных 3D-моделей лесного массива для навигации и пространственного анализа |
Высокая точность (погрешность ≤ 5 см); дифференциация типов растительности; оценка проходимости |
Высокая стоимость оборудования; снижение эффективности при дожде/тумане/пыли; большие вычислительные затраты |
Картирование лесных массивов; обнаружение препятствий; планирование маршрутов |
Погодные ограничения (дождь, туман, запыленность); изменчивое окружение; высокая нагрузка на вычисления |
|
Спутниковая навигация |
Глобальное позиционирование по сигналам спутников |
Широкая доступность, глобальное покрытие |
Точность под пологом леса падает до 5–15 м |
Определение положения техники на открытых площадках |
Плотная крона леса; мультипутевые искажения сигнала |
|
ГИС c интеграцией данных БПЛА |
Оперативный обзор обширных лесных территорий; доступ к труднодоступным районам |
Высокая скорость обследования больших площадей; экономичнее традиционной аэрофотосъемки |
Высокая начальная стоимость; ограниченное время полета; зависимость от погодных условий; регулятивные ограничения; большой объем данных для обработки |
Мониторинг лесных ресурсов; лесовосстановление; картографирование |
Погодные условия; время полета аккумуляторов; нормативные ограничения; вычислительные ресурсы |
|
SLAM-навигация |
Одновременная локализация и картографирование в реальном времени; построение карт деревьев |
Повышенная точность картирования и позиционирования в условиях густого леса |
Сложность реализации на мобильных платформах; высокие требования к вычислительным ресурсам |
Автономная навигация лесных машин |
Высокая вычислительная нагрузка; сложность алгоритмов |
|
Глубокое обучение |
Автоматизированный анализ данных LiDAR и других сенсоров для распознавания объектов (например, дорог) |
Высокая скорость обработки больших данных |
Требуется большой объем обучающих данных; необходима предобработка; снижение точности при густом подлеске и сложном рельефе |
Идентификация лесных дорог и объектов; классификация местности |
Объем и качество обучающих данных; адаптация к разным типам леса |
|
Мультисенсорная интеграция |
Комбинирование данных лидаров, IMU, одометрии, GNSS и др. для надежного позиционирования |
Повышенная надежность локализации в условиях ограниченной видимости; устойчивость к потере отдельных сигналов |
Сложная калибровка системы; повышенные вычислительные требования; значительная стоимость реализации |
Навигация автономной техники в лесном бездорожье |
Необходима тщательная калибровка; высокие вычислительные и финансовые ресурсы |
|
Низкоразрешающее LiDAR-сканирование |
Навигация с использованием дешевых низкоразрешающих лидарных сенсоров |
Более низкая стоимость системы за счет дешевых сенсоров |
Снижение точности в условиях особенно густого леса |
Бюджетные решения для навигации автономных систем в лесу |
Ограниченная эффективность в очень плотных зарослях |
|
Беспилотные летательные аппараты |
Аэрофотосъемка, посев и мониторинг лесных насаждений; дистанционное зондирование леса |
Высокая оперативность обследования; доступ к удаленным территориям; детализированные снимки; низкие эксплуатационные расходы |
Зависимость от погодных условий; ограниченное время полета; сложности навигации под пологом леса; низкая грузоподъемность |
Мониторинг лесных ресурсов; лесовосстановление; оценка состояния насаждений |
Погодные условия; ограниченное время и дальность полета; нормативные ограничения |
|
VR/AR-тренажеры |
Иммерсивное моделирование управления лесозаготовительной техникой в виртуальной среде |
Позволяют безопасно отрабатывать навыки управления и принятия решений без риска для реальной техники |
Высокая стоимость оборудования; сложность создания реалистичных сценариев; отсутствие тактильной обратной связи; возможный дискомфорт пользователей |
Обучение операторов лесозаготовительных машин |
Когнитивный разрыв между виртуальным и реальным; высокая стоимость оборудования |
|
Нейросетевые алгоритмы |
Оптимизация маршрутов и принятие решений в реальном времени с учетом множества параметров окружающей среды |
Адаптивность к изменяющимся условиям; учет множества факторов; улучшение планирования с опытом |
Требуют больших объемов размеченных данных; «черный ящик» принятия решений; сложности интеграции с существующими системами; нормативные и сертификационные барьеры |
Динамическое планирование маршрутов; автономное управление машинами |
Объем и качество обучающих данных; непрозрачность алгоритмов; законодательное регулирование |
|
Компьютерное зрение |
Распознавание объектов и анализ визуальных данных лесной среды |
Позволяет дополнить сенсорную информацию визуальными данными для обнаружения объектов и ориентирования |
Высокая вариативность условий (освещенность, текстуры); шумы и частичная видимость объектов; требует специализированных нейросетевых архитектур |
Обнаружение препятствий, объектов, разметка лесных дорог; навигация |
Плохая видимость; сильные шумы на изображениях; необходимость доработки алгоритмов |
Источник: составлено авторами.
Заключение
Проведенная работа показала, что внедрение беспилотных технологий в лесном хозяйстве сопряжено с комплексом взаимосвязанных проблем, требующих научно-технического и организационного решения. Для преодоления выявленных барьеров необходимы междисциплинарный подход и координация усилий разработчиков, лесных предприятий и регуляторов. Тем не менее развитие датчиковых технологий, алгоритмов искусственного интеллекта и систем управления свидетельствует о высоком потенциале автономизации лесозаготовительной отрасли. Предложенная в исследовании концепция автономного лесного транспорта представляет собой один из возможных путей повышения эффективности и безопасности лесозаготовок за счет постепенной роботизации существующей техники. Практическая значимость результатов состоит в том, что выявленные ограничения и обобщенные рекомендации могут быть использованы при разработке дорожных карт цифровизации лесного комплекса. Учитывая технологические и экономические ограничения, реализация беспилотных систем должна носить поэтапный характер, сочетая экспериментальные внедрения с созданием нормативной базы и инфраструктуры, необходимой для широкого распространения автономных решений в лесном хозяйстве.
Конфликт интересов
Библиографическая ссылка
Галкин Д.В., Петухов И.В., Стешина Л.А., Танрывердиев И.О. БЕСПИЛОТНЫЕ ТЕХНОЛОГИИ В ЛЕСНОМ ХОЗЯЙСТВЕ: АНАЛИЗ СОВРЕМЕННЫХ РЕШЕНИЙ И БАРЬЕРОВ ВНЕДРЕНИЯ // Современные наукоемкие технологии. 2025. № 10. С. 103-113;URL: https://top-technologies.ru/ru/article/view?id=40534 (дата обращения: 16.11.2025).
DOI: https://doi.org/10.17513/snt.40534