Le macchine agricole automatizzate richiedono nuovi approcci per garantire la sicurezza

PUBBLICATO IL 16 MAGGIO 2023

URBANA, Illinois — Dai trattori a guida autonoma ai robot per il diserbo e alla raccolta dati basata sull’intelligenza artificiale, i macchinari automatizzati stanno rivoluzionando la produzione agricola. Sebbene questi progressi tecnologici possano migliorare notevolmente la produttività, sollevano anche nuove domande sulle misure e sulle normative di sicurezza. Per affrontare questi problemi, un recente studio dell’Università dell’Illinois ha esaminato la letteratura accademica attuale sulla sicurezza delle macchine agricole automatizzate. Sulla base di un esame di oltre 60 documenti, i ricercatori hanno identificato tre argomenti principali: percezione ambientale, valutazione e mitigazione del rischio, fattori umani ed ergonomia.

"La maggior parte della ricerca si concentra sulla prima categoria, la percezione ambientale. Questi studi riguardano principalmente il modo in cui le macchine rilevano gli ostacoli nell'ambiente e rispondono ad essi. C'è un lavoro limitato sulla valutazione del rischio o sull'ergonomia", ha affermato Salah Issa, specialista dell'Illinois Extension. e professore assistente presso il Dipartimento di Ingegneria Agraria e Biologica (ABE), parte del College of Agricultural, Consumer and Environmental Sciences e del Grainger College of Engineering presso l'U of I. Issa è l'autore corrispondente dell'articolo.

Le macchine automatizzate rilevano gli oggetti attraverso sensori di percezione, che vengono poi interpretati tramite algoritmi di apprendimento automatico per indirizzare l'apparecchiatura a fermarsi, rallentare o cambiare direzione. Esistono tre tipi principali di ostacoli che le macchine devono essere in grado di gestire: positivi, negativi e in movimento. Gli ostacoli positivi sono oggetti che appaiono sopra il terreno, come rocce, alberi ed edifici. Gli ostacoli negativi sono quelli che si trovano al di sotto del livello del suolo, come fossati e buche. Gli ostacoli in movimento o dinamici sono quelli che compaiono all'improvviso, come un essere umano, un animale o altri macchinari in movimento. Questi ostacoli possono variare notevolmente, a seconda del tipo di coltura, delle caratteristiche dell'area e delle condizioni meteorologiche.

Issa e il coautore Guy Roger Aby, dottorando presso l'ABE, hanno scoperto che i documenti di ricerca esploravano un'ampia varietà di diversi tipi di recettori e sensori, inclusi scanner laser 3D, sensori a ultrasuoni, telerilevamento, visione stereo, telecamere termiche, telecamere ad alta risoluzione e altro ancora. Ciascun tipo presenta vantaggi e limiti e gli approcci più efficaci includono una combinazione di metodi diversi.

"La tendenza in letteratura è quella di utilizzare più tipi di sensori, anziché un solo sensore. Questa è anche la direzione che stanno prendendo la maggior parte delle aziende. È perfettamente logico per le macchine agricole, considerati gli ambienti molto dinamici in cui operano," Issa notato.

"Tuttavia, ci sono ancora molte domande che devono essere affrontate. Ad esempio, i sensori devono essere sufficientemente sensibili da fermarsi immediatamente se appare un essere umano o un altro oggetto. Ma se la macchina si ferma e l'agricoltore non è presente, dovrebbe andare? tornare indietro per controllare il sensore e resettare la macchina? Ciò è particolarmente difficile quando si tratta di ostacoli in rapido movimento, come uno scoiattolo o un uccello che passa."

I veicoli agricoli automatici affrontano alcune delle stesse sfide delle auto a guida autonoma, ma presentano anche notevoli differenze. Ad esempio, l’agricoltura presenta un ambiente più complesso rispetto alla guida in città, dove le strade sono strutturate e segnalate. Tuttavia, il comportamento umano irregolare degli altri conducenti è un problema sulle strade cittadine, ma è meno importante nei campi agricoli, osserva Issa.

Solo pochi articoli di ricerca hanno affrontato il secondo argomento, le tecniche e le strategie di valutazione del rischio. Issa afferma che ciò non sorprende perché la maggior parte dei sistemi utilizzati in ingegneria per la valutazione del rischio si basano su dati storici. Ciò non esiste ancora per i sistemi autonomi in agricoltura; ci sono pochi dati pubblicamente disponibili su come funzionano e quali sono i rischi inerenti.

"Crediamo che gli standard di sicurezza esistenti non siano adatti ai sistemi autonomi. Ma è in corso uno sforzo significativo per rivedere gli standard attuali, quindi tra pochi anni ci saranno standard nuovi e rivisti", ha affermato. Le norme di sicurezza relative agli infortuni e ai decessi rientrano nell'ambito dell'OSHA (Amministrazione federale per la sicurezza e la salute sul lavoro), ma anche alcuni stati, tra cui California e Indiana, hanno norme proprie.