Des tracteurs autonomes aux robots de désherbage et à la collecte de données alimentée par l’IA, les machines automatisées révolutionnent la production agricole. Bien que ces avancées technologiques puissent grandement améliorer la productivité, elles soulèvent également de nouvelles questions sur les mesures et réglementations de sécurité. Pour résoudre ces problèmes, une étude récente de l’Université de l’Illinois a passé en revue la littérature académique actuelle sur la sécurité des machines agricoles automatisées. Sur la base d’un examen de plus de 60 articles, les chercheurs ont identifié trois thèmes principaux : la perception de l’environnement, l’évaluation et l’atténuation des risques, ainsi que les facteurs humains et l’ergonomie.
« La majorité des recherches se concentrent sur la première catégorie, la perception de l’environnement. Ces études portent principalement sur la façon dont les machines détectent les obstacles dans l’environnement et y réagissent. Il existe peu de travaux sur l’évaluation des risques ou l’ergonomie », a déclaré Salah Issa, spécialiste de l’Illinois Extension. et professeur adjoint au Département de génie agricole et biologique (ABE), qui fait partie du Collège des sciences de l’agriculture, de la consommation et de l’environnement et du Grainger College of Engineering de l’U of I. Issa est l’auteur correspondant de l’article.
Les machines automatisées détectent les objets grâce à des capteurs de perception, qui sont ensuite interprétés par des algorithmes d’apprentissage automatique pour ordonner à l’équipement de s’arrêter, de ralentir ou de changer de direction. Il existe trois principaux types d’obstacles que les machines doivent être capables de gérer : positifs, négatifs et mobiles. Les obstacles positifs sont des objets qui apparaissent au-dessus du sol, tels que des rochers, des arbres et des bâtiments. Les obstacles négatifs sont ceux qui sont plus bas que le niveau du sol, comme les fossés et les trous. Les obstacles mobiles ou dynamiques sont ceux qui apparaissent soudainement, comme un être humain, un animal ou d’autres machines en mouvement. Ces obstacles peuvent varier considérablement selon le type de culture, les caractéristiques de la région et les conditions météorologiques.
Issa et le co-auteur Guy Roger Aby, doctorant à l’ABE, ont découvert que les documents de recherche exploraient une grande variété de types de récepteurs et de capteurs différents, notamment les scanners laser 3D, les capteurs à ultrasons, la télédétection, la vision stéréo, les caméras thermiques, les caméras haute résolution. , et plus. Chaque type a des avantages et des limites, et les approches les plus efficaces incluent une combinaison de différentes méthodes.
« La tendance dans la littérature est d’utiliser plusieurs types de capteurs, par opposition à un seul capteur. C’est également la direction que prennent la plupart des entreprises. Cela est parfaitement logique pour les machines agricoles, étant donné les environnements très dynamiques dans lesquels elles fonctionnent », Issa indiqué.
« Cependant, il reste encore de nombreuses questions à résoudre. Par exemple, les capteurs doivent être suffisamment sensibles pour s’arrêter immédiatement si un humain ou un autre objet apparaît. Mais si la machine s’arrête et que l’agriculteur n’est pas présent, devraient-ils aller pour vérifier le capteur et réinitialiser la machine ? C’est particulièrement difficile lorsqu’il s’agit d’obstacles qui se déplacent rapidement, comme un écureuil ou un oiseau qui passe. »
Les véhicules agricoles automatiques sont confrontés aux mêmes défis que les voitures autonomes, mais il existe également des différences notables. Par exemple, l’agriculture présente un environnement plus complexe que la conduite en ville, où les routes sont structurées et balisées. Cependant, le comportement humain erratique des autres conducteurs est une préoccupation sur les routes de la ville, mais est moins un facteur dans les champs agricoles, note Issa.
Seuls quelques articles de recherche ont abordé le deuxième sujet, les techniques et stratégies d’évaluation des risques. Issa dit que cela n’est pas surprenant car la plupart des systèmes utilisés en ingénierie pour l’évaluation des risques reposent sur des données historiques. Cela n’existe pas encore pour les systèmes autonomes en agriculture ; il existe peu de données accessibles au public sur leur fonctionnement et les risques inhérents.
« Nous pensons que les normes de sécurité existantes ne sont pas bien adaptées aux systèmes autonomes. Mais des efforts importants sont en cours pour réviser les normes actuelles, donc dans quelques années, il y aura des normes nouvelles et révisées », a-t-il déclaré. Les réglementations de sécurité concernant les blessures et les décès relèvent de l’Administration fédérale de la sécurité et de la santé au travail (OSHA), mais certains États, dont la Californie et l’Indiana, ont également leurs propres réglementations.
Les chercheurs ont identifié un nombre limité d’articles sur le troisième sujet, les facteurs humains et l’ergonomie.
« Il s’agit d’un problème particulièrement difficile dans l’agriculture. Dans la plupart des industries manufacturières, l’interaction homme-robot peut être minimisée. Mais certains robots agricoles, tels que les moissonneuses et les cueilleurs, sont conçus pour travailler dans le même espace que les humains. Les quelques articles à ce sujet Le sujet a exploré les interactions homme-robot d’un point de vue ergonomique, en se concentrant sur la façon d’améliorer la conception des machines pour assurer la sécurité », a déclaré Issa.
Alors que les robots autonomes sont une technologie émergente, certaines machines sont déjà disponibles dans le commerce. Par exemple, une entreprise fabrique des pulvérisateurs automatiques pour les vergers, et des tracteurs autonomes sont testés et mis en œuvre dans certaines zones. Les machines agricoles automatisées deviendront sans aucun doute des éléments indispensables de l’agriculture moderne au cours des prochaines décennies, et des systèmes de sécurité robustes sont cruciaux pour leur adoption généralisée, ont conclu Issa et Aby.
La recherche est publiée dans la revue Sécurité.
Plus d’information:
Guy R. Aby et al, Safety of Automated Agricultural Machineries: A Systematic Literature Review, Sécurité (2023). DOI : 10.3390/sécurité9010013