智慧农业前沿技术导论 课件 第9章 智能农机装备技术

智能农机装备技术HUAZHONGAGRICULTURALUNIVERSITY1目录CONTENTS第一节智能感知技术第二节智能控制技术第三节智能决策技术第四节自主作业技术第五节智能农机管控系统第六节智能农机装备技术未来发展趋势第七节推荐阅读第八节思考与讨论2一、智能感知技术3智能感知技术定义精准智能感知技术是农机装备精准作业的基础，包括作物生长环境感知、作物长势感知和作物病虫草害信息感知等。结合智能农业装备自身的运行状态，可将智能农业装备感知分为机外感知和机内感知。精准智能感知技术机外感知是指对农机作业环境和对象信息参数的感知，包括作物生长环境感知、作物病虫草害信息感知、作业障碍信息感知等。机内感知是指对农业装备自身的工作参数及作业状态参数的感知，包括农业装备共性状态参数感知、耕整机械作业参数感知、施肥播种机作业参数感知、植保机械作业参数感知、收获机械作业参数感知等。机外感知与机内感知一、智能感知技术4作物生长环境感知长势信息感知病虫草害信息感知作业障碍信息感知农机装备运行状态感知农作物生长环境信息土壤养分、土壤水分、土壤酸碱度、土壤压实度、田面平整情况等信息。土壤信息感知方法利用车载土壤采集装置分析土壤养分、水分、酸碱度、压实度等信息。车载土壤养分国外Hamrita等使用射频识别技术对土壤的温度信息进行快速无线实时监测；Antonucci等使用主动红外热成像法实现了实验室和现场的土壤含水量快速检测；国内何勇团队利用土壤的光谱特征来检测土壤的有机质含量、含水率、氮磷含量、pH等信息；李民赞团队基于卤钨灯光源和多路光纤法设计了土壤全氮含量检测仪，基于近红外光谱信息对土壤参数进行实时分析，使用神经网络和支持向量机对土壤参数进行预测，研发了车载式土壤电导率与机械阻力实时测量系统。一、智能感知技术5作物生长环境感知长势信息感知病虫草害信息感知作业障碍信息感知农机装备运行状态感知农作物生长环境信息土壤养分、土壤水分、土壤酸碱度、土壤压实度、田面平整情况等信息。土壤信息感知方法利用车载土壤采集装置分析土壤养分、水分、酸碱度、压实度等信息。田面平整情况田面平整情况是进行农田平整的重要依据。周浩和胡炼等采用水准仪、全站仪、地面激光扫描仪和无人机载激光扫描仪快速采集农田平整度信息，研制出基于GNSS的农田三维地形实时采集系统，可在平整作业过程中快速精准获取田面的平整度信息。一、智能感知技术6作物生长环境感知长势信息感知病虫草害信息感知作业障碍信息感知农机装备运行状态感知土壤信息感知相关企业与产品奥地利Pottinger公司的车载综合土壤传感器TSM，可以实时地扫描土壤表层和深层土质结构，得到不同区块的压实度、含水率、电导率和土壤类型等信息。美国PrecisionPlanting公司的SmartFirmer传感器和DeltaForce压力传感器能够感知土壤的有机质含量，收集温度和湿度信息，采集土壤的硬度信息。美国Veristechnologies公司的iScan车载传感器可以实时检测土壤的质地、含水率、温度、土壤阳离子交换容量、有机质含量等信息。一、智能感知技术7作物生长环境感知长势信息感知病虫草害信息感知作业障碍信息感知农机装备运行状态感知未来发展趋势土壤养分车载精确测量是未来努力的方向，车载含水率、酸碱度、压实度、有机质含量等参数测量技术相对成熟，但高可靠性、高精度、多参数组合量传感器是未来的发展方向。为配合智能农业装备处方作业，在土壤中预埋大量物联网传感器的智慧农田系统是未来智慧农业的发展趋势，研发低功耗、低成本、小型化、无线通信土壤信息传感器，将土壤参数上传至云端，农业装备按需取用，实现闭环控制是未来的创新发展模式。一、智能感知技术8作物生长环境感知长势信息感知病虫草害信息感知作业障碍信息感知农机装备运行状态感知主要包括作物生长状况（株高、叶面积指数、生物量、倒伏面积等）、养分胁迫和产量等信息。目前多采用高清数码相机、多光谱相机及热像仪等传感器进行测定。叶绿素和氮素含量的重要作用叶绿素和氮素含量在作物生长中扮演着关键的营养角色，直接影响农产品的产量和品质。由于作物的光谱反射特征能够直接反映其叶绿素和氮素含量，因此，基于光谱特征分析法实时获取作物的叶绿素和氮素含量，成为变量施肥和精准植保作业亟待解决的重要问题。作物长势信息一、智能感知技术9作物生长环境感知长势信息感知病虫草害信息感知作业障碍信息感知农机装备运行状态感知叶绿素含量检测研究国外研究现状Jones等使用多光谱成像传感器检测叶绿素含量和浓度，使用超声波传感器估算植被高度来提高叶绿素含量检测精度；Baresel等将光谱技术和数字图像处理技术结合用于叶绿素含量检测。国内研究现状李民赞团队研究了基于近红外光谱技术的叶绿素含量检测方法；朱艳团队基于高光谱遥感特征进行小麦叶片含氮量检测、小麦氮素积累动态检测等技术研究；杨贵军等研发了一套农业多载荷无人机遥感辅助小麦育种信息获取系统，可以实现冠层叶面积指数、作物倒伏面积和产量的高通量数据获取。一、智能感知技术10作物生长环境感知长势信息感知病虫草害信息感知作业障碍信息感知农机装备运行状态感知病虫害感知的重要性作物病虫害是影响农业生产的重要因素，准确感知病虫害信息有助于实现精准防治，减少农药使用量，降低病虫害对作物的危害，保障农产品的质量安全。及时发现病虫害的发生和蔓延情况，可以采取针对性的防治措施，提高防治效果，减少经济损失。病虫害感知技术病虫害的检测方法主要有荧光光谱法、可见/近红外光谱法、高光谱成像和数字图像处理法等。国外学者如Romer等基于荧光光谱特征使用支持向量机检测小麦叶锈病；Moshou等基于高光谱反射信息使用荧光成像技术检测冬小麦黄锈病,如图所示。国内王儒敬团队研究了基于深度学习的病虫害智能化识别系统，使用多分类器融合的方法对玉米叶部病害进行识别；刘又夫等对褐飞虱诱导的水稻冠层热图像温度特征变异评估方法进行了研究。一、智能感知技术11作物生长环境感知长势信息感知病虫草害信息感知作业障碍信息感知农机装备运行状态感知草害感知的重要性杂草去除是提高作物产量的重要环节，机器代人靶向定点去除是发展方向，杂草、作物、背景环境快速实时精确识别定位是难点。草害感知技术杂草的检测识别定位主要有视觉法和光谱法。国外Hall等开发了一个可快速部署的杂草分类系统，该系统使用可视数据来实现自动精确除草，无须事先确定田地中存在的杂草物种；Watchareeruetai等使用单目相机，基于纹理和颜色特征检测草坪中的杂草。国内，权龙哲和邓向武等基于多特征融合的DBN模型和深度置信网络对稻田苗期杂草进行识别，识别率为91.13%。国内外的农田杂草识别系统，科乐收（Claas）、蓝河科技（BlueRiverTechnology）分别在Culticam和See&Spray解决方案中使用了基于视觉的田间杂草感知系统（图A）。碳蜂（CarbonBee）公司推出了一种车载的高光谱传感器AQiT-Sensor，可以识别出作物中间生长的杂草（图B）。一、智能感知技术12作物生长环境感知长势信息感知病虫草害信息感知作业障碍信息感知农机装备运行状态感知障碍物感知的重要性农田中存在各类障碍物，包括树木、电线杆、水井、房屋等静态障碍物，同时还有人、动物和作业农机等动态障碍物。这些障碍物对智能农机的正常运作造成了影响，同时也带来了安全方面的潜在风险。障碍物信息感知是智能农业装备在复杂的非结构化农田环境中安全可靠作业的保障。障碍物感知技术目前障碍物检测手段主要有超声雷达、激光雷达、红外传感、视觉传感器以及多传感融合等。国外Dvorak等使用超声波传感器检测农业环境中的障碍物。Kim等、Diego等使用多个超声波传感器组成阵列来检测障碍物，该方法可以有效地提高稳定性。Ohya等研究了视觉、激光雷达、红外成像和超声波等多传感融合的障碍感知方案。国内刘成良团队研究了基于支持向量机的视觉水田田埂边界检测方法。周俊等基于机器视觉技术检测作业环境中的运动障碍，采用帧差法消除机器人自身运动的影响。贾闯等研制了山地果园单轨运输机超声波避障系统，在一定条件下，该系统能够识别轨道上的障碍物和轨道旁的非障碍物，提高单轨运输机无人驾驶运行时的安全性和可靠性。一、智能感知技术13作物生长环境感知长势信息感知病虫草害信息感知作业障碍信息感知农机装备运行状态感知一、智能感知技术14作物生长环境感知长势信息感知病虫草害信息感知作业障碍信息感知农机装备运行状态感知单一传感器障碍物感知单一的传感器在智能农机的环境感知中具有局限性，一般都将多个传感器信息进行融合检测。目前比较常用的多传感器信息融合的方法有激光雷达与视觉融合、毫米波雷达与视觉融合等融合方式。薛金林等将摄像机与激光雷达的信息进行融合、实现了智能农机车辆前方障碍物的实时检测。谭力凡利用毫米波雷达与机器视觉数据进行特征级融合，先从毫米波雷达数据中获取感兴趣区域，再通过坐标系转换和时间数据融合，基于图像处理技术，实现了对目标物的检测与识别。红外技术是检测人和动物的有效方法；超声与激光雷达测量范围大，对距离、速度检测精度高；三维雷达测量精度高，但成本也高；基于视觉、二维雷达组合的障碍物检测是较理想的方案，多传感融合是农田障碍感知的研究重点。多传感器障碍物感知一、智能感知技术15作物生长环境感知长势信息感知病虫草害信息感知作业障碍信息感知农机装备运行状态感知发动机信息感知动力输出信息感知扭矩信息感知安全隐患信息感知姿态信息感知滑转率感知其中发动机信息、动力输出信息等可通过CAN总线按照ISO11783协议读出，姿态信息一般可采用北斗模块和陀螺仪获得，而扭矩信息、滑转率是农业装备共性参数检测的难点。动力感知参数一、智能感知技术16作物生长环境感知长势信息感知病虫草害信息感知作业障碍信息感知农机装备运行状态感知作业参数感知作业参数感知包括耕整机械作业参数感知、施肥播种机械作业参数感知、植保机械作业参数感知、收获机械作业参数感知等。耕整机械的作业参数有姿态、压力、位置、深度等。深翻耕作业的成功关键在于精确测量耕整深度。孟志军等提出一种基于深松机组姿态估测的耕深检测方法。朱忠祥等提出一种基于倾角传感器的自动测量农机具耕深的方法。目前仅实现对参数的感知，未来可结合土壤信息感知技术，在耕整阶段全方位、多参数地感知土壤信息，建立土壤信息图，实现“一次感知，全过程使用”。施肥播种机械的作业参数有种肥流速流量、播施深度等。Swisher等使用激光发生器和光学传感器设计了一种用于测量气流中颗粒肥料流量的传感器。苑严伟等设计了一种差分结构的电容传感器，在排料管道外壁构建阵列式电容传感器来提高检测精度。目前，对于播施精量感知，常见的检测方式包括光电、电容、视觉和压电等。但存在精度不高、抗干扰能力不强及可靠性有待提高等问题。一、智能感知技术17作物生长环境感知长势信息感知病虫草害信息感知作业障碍信息感知农机装备运行状态感知作业参数感知植保机械作业状态参数包括喷雾压力、喷雾流量、喷杆姿态等。精密种植公司开发了用于液体测量的传感器，该传感器可以实时测量包括液体农药和液体肥料在内的液体流量。Da等使用6个双板差分冲击式传感器形成阵列来测量谷物产量，有效地减小了振动引起的噪声干扰。Singh等基于称量传感器开发了安装在储罐底部的收获机械产量传感器，并且使用此传感器结合GPS系统开发了产量制图系统。刘成良等设计了冲量式谷物联合收获机智能测产系统和基于计算机视觉的谷物测产系统。罗锡文等设计了一种双板冲量式谷物流量传感器及其差分消振电路，以消除车身振动对测产精度的影响。对于植保机械的作业参数感知研究较少，未来应研究液体肥料和农药的感知机制，解决传感器的抗腐蚀性和精度保持性问题。收获机械作业参数传感研究在国际上已相对成熟。在国外的大型农机企业中，收获机通常配备有产量测量传感器，用于检测谷物的水分和流量等参数。然而在国内缺乏成熟的产品，主要问题在于检测精度和可靠性不高，在精度、可靠性及算法模型等方面与实际应用仍存在差距。二、智能控制技术18智能农机装备的定义智能农机装备总线控制监控终端主机和机具控制器相比于传统农业机械，智能农机装备具有智能、自动、安全可靠、多能通用等诸多优势。其中，智能控制技术是智能农机装备的核心。根据智能控制系统的组成成分，将智能控制系统划分为总线控制、监控终端及主机与机具控制器三种形式。智能农机装备是指将通信技术、互联网技术、智能控制和检测技术等，集成于传统农业机械之上所形成的新型农机装备。智能农机装备的优势智能控制系统二、智能控制技术国际标准总线协议ISO11783智能农机装备总线控制监控终端主机和机具控制器协议的制定与内容20世纪90年代中期，ISO以DIN9684为基础制定。

规定了智能农机的控制系统网络整体架构、物理层、网络层、数据通信、各种电子控制单元（EDU）及任务控制器结构。ISOBUS示意图（刘成良等，2020）1.总线末端；2.总线插座；3.自带控制器的拖拉机内部总线；4.用户终端；5.到运营计算机的数据终端；6.机具ECU；7.拖拉机-机具总线二、智能控制技术国际标准总线协议ISO11783智能农机装备总线控制监控终端主机和机具控制器国内外应用情况国外大型农机企业大多采用ISOBUS控制结构。代表农机公司有：格立莫、格兰、爱科、奥地博田、克拉斯、约翰迪尔、凯斯纽荷等。国内自2008年开始关注，2017年采用ISO11783系列标准，颁布了GB/T35381系列标准。国内福田雷沃、一拖、五征、中联重机等主要农机公司开始采用ISOBUS系统。研究热点与应用案例研究集中在监控终端、主机和机具控制器。杨硕等参照ISO11783协议，设计了电机驱动排种器CAN总线控制系统，采用CAN总线通讯的方法探究系统驱动排种器随车速的变化特性。丁幼春等设计了适用于宽幅播种的油菜播种监测系统。终端利用I2C总线扩展端口来接收多路油菜种子的排种信号，并依据相关国家标准对播种作业进行漏播判定。丁友强等设计基于Android和CAN总线的玉米精量播种机监控系统，通过GPS接收器采集播种机速度。二、智能控制技术国际标准总线协议ISO11783智能农机装备总线控制监控终端主机和机具控制器国内总线控制系统应用二、智能控制技术监控终端的作用智能农机装备总线控制监控终端主机和机具控制器监控终端可以实时显示农机的运行状态，将远程通信与数据传输、多维传感器采集、超低功耗控制、大数据接收与处理等前沿技术进行融合，支持多种通信方式，包括远距离传输和短距离组网传输，此外还支持视频接入，可实现野外低功耗视频传输。为了提高产品兼容性，ISO11783协议对监控终端的功能、界面布局等做了详细规定。监控终端属于配套产品，可提高农机装备的可视化及智能化水平。二、智能控制技术国外监控终端智能农机装备总线控制监控终端主机和机具控制器AgLeader公司的InCommand终端功能：实现播种下压力的精确监控，生成每行下压力图。特点：直观查看系统运行和地块下压力变化趋势，动态调整下压力，响应时间短，反应灵敏，适应性强。Kinze公司的BlueVantage显示终端功能：专用种植显示器，简化播种机控制。特点：易于使用，减少信息输入和确认步骤，创新、干净、流线型设计，内置系统诊断功能，简化故障排除。MASCHIO公司的TOUCH1200功能：基于ISOBUS通信协议设计的通用监控终端，实现精准农业功能。特点：配备彩色触摸屏，适用于非ISOBUS拖拉机。二、智能控制技术国外监控终端智能农机装备总线控制监控终端主机和机具控制器MONOSEN公司的TOUCHPro监控终端功能：控制电动播种机和管理驾驶室中的播种密度和行割。特点：稳定性强，触摸灵敏度和屏幕可读性高，控制电动播种机和施肥机、液压驱动播种机或任何其他配备ISOBUSECU的播种机。LEMKEN生产的CCI1200监控终端功能：采用最新一代的ISOBUS技术，承担输入、控制和通信功能。特点：12.1′宽屏显示，多点触控操作，灵活布局，可拆分显示并同时显示多个应用程序。DCKEY-john公司开发的IntelliAg控制系统功能：基于ISO11783协议设计，拥有监视终端和控制模块。特点：搭载TopconX35虚拟终端显示器，接受多种传感器输入，为种植、喷洒和摊铺应用提供一体式控制。二、智能控制技术国内监控终端智能农机装备总线控制监控终端主机和机具控制器国内监控终端的使用情况：与国外不同，国内农业装备主机企业倾向于使用配套公司的监控终端产品。上海联适公司的T系列智能显控终端：特点：保证在严苛环境下运行，内置高精度定位板卡，定位精度可达厘米级，预留实体按键使操作简易。应用：广泛应用于农机自动驾驶、卫星平地、工程机械等恶劣环境下的高精度作业场景。北京大田公司的大田物联北斗高精度作业监控终端：特点：采用北斗导航系统的核心芯片，实现对农业装备作业数量和质量监控。应用：适用于智慧农场、智慧大棚、智慧果园、智慧茶园、智慧园林等应用场景，通过各种传感器准确判断农机设备作业状态，精准监测农机作业数量和质量，实现精准播种、精准施肥等智能作业。二、智能控制技术国内监控终端智能农机装备总线控制监控终端主机和机具控制器上海华测公司的CB-A10监控终端：功能：实现对农机实时位置、运行轨迹、作业记录等各项信息的展示，系统搭载远程管理功能，实现整机作业状态远程管理显示。国内监控终端的认证和标准问题：大部分国内企业开发的监控终端没有通过AEF的认证，对ISO11783标准的兼容性未知。一些企业和单位使用LabView等第三方组态软件编写上位机界面实现监控终端的功能。存在的问题：国内农业装备监控终端存在的主要问题是没有实现接口、功能和界面的标准化。缺乏互换性，不能实现不同企业农机和机具之间的互联互通。未来发展方向：需要解决监控终端的标准化问题，以实现不同设备和系统之间的兼容性和互换性，提高农业装备的智能化和自动化水平。二、智能控制技术控制器智能农机装备总线控制监控终端主机和机具控制器控制器是发布命令的“决策机构”，也是智能农机装备的大脑，能够实现各种信息的处理、协调和指挥，是实现农业装备智能控制的核心部件。根据控制器实现的不同功能和安装的不同位置，ISO11783的ISOBUS中将农业装备中的电子控制单元（ECU）分为主机ECU和机具ECU两类（ISO11783-9，2004）。主机ECU可以完成的功能包括电源管理、拖拉机设备响应、附加悬挂参数、机具与拖拉机照明控制、估计和测量辅助阀流量、悬挂命令、动力输出装置命令、辅助阀命令等，可以读取处理的信息包括辅助阀信息、PTO信息、速度和距离信息、时间/日期信息、悬挂信息、语言信息等；机具ECU主要完成机具作业时的控制，如耕整机具的犁深控制、喷施机具的变量喷药施肥、播种机具的精量播种等。二、智能控制技术国外智能农机控制器智能农机装备总线控制监控终端主机和机具控制器国外大型农机企业通过自主研发和配套企业研制，智能农机控制器已经被广泛应用。代表控制器有：约翰迪尔公司的M50、M700、M2000控制器；凯斯EZPILOT、EZSTEER等控制器；博世力士乐开发了可用于农业装备行走机械控制的BODAS控制器，用于电液提升控制和犁深控制的EHC8控制器。STW公司开发的ESX系列控制器符合ISOBUS标准；DCKEY-john公司开发了IntelliAg控制系统，如右图。Sharipov等利用ISO11783通信协议结合颗粒运动的数学模型，建立变速离心圆盘撒布机数学模型。Peets等开发了实时采集土壤和作物数据的传感器，描述了农场管理信息系统（FMIS），设计了基于ISO11783的动态数据收集程序。二、智能控制技术国内智能农机控制器智能农机装备总线控制监控终端主机和机具控制器国内博创联动开发了SF9507车载控制器、TTC60通用控制器。派芬开发了HE20系列控制器。苗中华等将CAN应用层协议应用到采棉机智能监控系统中，搭建了基于CAN总线的数字化智能监控系统。蒋建东等基于ISO11783系列标准，提出并设计了联合收获机智能CAN总线方案及其应用系统。周建军等基于ISO11783标准构建了拖拉机自动导航控制系统，系统包括5个电子控制单元（ECU），其中转向ECU节点可以根据从总线上接收到的转向指令来控制前轮转向。目前我国的农机主机控制器主要是来自第三方配套生产，因为不符合标准，不利于高端智能拖拉机的推广。三、智能决策技术30变量作业决策路径规划决策多机协同作业国外变量作业决策技术凯斯公司空气播种机凯斯公司开发的空气播种机能够快速随时改变播种、施肥量，在一次作业中可以调整3种类型化肥或种子的比例。该播种机通过传感器实时监测土壤和作物状况，结合预设的施肥模型，精准调整施肥量，确保作物生长所需养分的精准供给。Rawson公司多功能变量控制器AC-CU-EATERawson公司开发的多功能变量控制器AC-CU-EATE可以兼顾固态肥和液态肥的变量控制，满足不同施肥需求。该控制器通过集成多种传感器，实时监测肥料的流量和土壤状况，结合智能算法，实现对肥料施用量的精确控制，提高肥料利用率和作物产量。Trimble公司田间计算机AgGPS170Trimble公司开发的田间计算机AgGPS170广泛应用于常规农机具的变量改造上，为农机提供精准的定位和作业控制。该设备利用GPS技术实现高精度定位，结合传感器数据，能够根据地块的土壤肥力和作物生长情况，自动调整农机的作业参数，提高作业效率和质量。法国基于GPS

和GIS

的变量施肥机械“女骑士”变量施肥机具集成了GPS

和GIS

技术。在各种类型的离心式撒肥机上得到了广泛应用。三、智能决策技术31变量作业决策路径规划决策多机协同作业国内变量作业决策技术基于增量式PID算法的固体肥精准施控系统实时变量追肥机控制系统国内张继成等设计的基于增量式PID算法的多种固体肥精准施控系统实现了氮、磷、钾3种固体肥的适时快速响应和实时精准施入。该系统通过传感器实时监测土壤肥力和作物生长状况，利用增量式PID算法对施肥量进行动态调整，确保肥料的精准施用，提高肥料利用率和作物产量。汪小等为了实现冬小麦生长过程中的实时变量精准追肥，使用近地光谱探测技术，结合模糊比例-积分-微分（PID）控制技术，研究设计了适合中国大田作业的实时变量追肥机控制系统。该系统通过光谱传感器获取作物冠层归一化植被指数，结合追肥算法计算出当前的目标施肥量，采用测速和测距法反馈肥料流量信息，并根据追肥机实际行进速度，实时调整追肥量，实现精准变量追肥。三、智能决策技术32变量作业决策路径规划决策多机协同作业国内变量作业决策技术变量作业控制系统：1.主控制器；2.蓝牙模换；3.处方图存储器+.北斗卫星模块；5.手机APP；6.车轮；7.测速传感器；8.车载蓄电池；9.从控制器；10.施控电机；11.氮肥肥箱；12.钾肥肥箱；13.磷肥肥箱；14.排肥轴；15.数据传输线；16.电源线三、智能决策技术33变量作业决策路径规划决策多机协同作业规则边界地块全覆盖路径规划方法规则边界地块全覆盖路径规划通常有两种方法，其中一种是基于基准线平移的方法，利用平行于地块边线（一般是较长的一边）的基准线按作业幅宽等间距平移生成多条直线作业路径直至覆盖整个地块。此方法只需预先测量生成基准线的两点坐标，计算过程简单，但地头转弯处需利用传感器进行地头检测或人工辅助转弯。另一种是采用局部坐标系法，预先测量地块的4个顶点坐标，按照预定作业方式和地头转弯方式计算所有导航路径特征点，再根据作业顺序生成遍历整个地块的完整作业路径。此方法计算过程相对复杂，但生成的导航路径比较完整，作业过程中无须人工干预。采用局部坐标系法基于基准线平移的方法三、智能决策技术34变量作业决策路径规划决策多机协同作业规则边界地块全覆盖路径规划方法全覆盖路径规划策略三、智能决策技术35变量作业决策路径规划决策多机协同作业国外路径规划决策技术美国伊利诺伊大学Ryerson的研究

将地块栅格化后，利用遗传算法规划覆盖面积最大、总作业长度最短的导航路径。日本Nagasaka的研究

通过车载RTKGPS测量矩形田块4个顶点坐标，利用梭行法进行无人驾驶插秧机作业路径规划。Bochtis等的研究综合考虑作业区域几何形状、作业幅宽和最小转弯半径等因素，通过算法自动规划较优的全覆盖路径，非作业距离可减少50%。Conesamuoz等的研究

提出了一种混合选择算子用于提高启发式算法的收敛速度，并融合模拟退火算法进行多作业车辆全覆盖路径规划。作业时如有车辆发生故障，可实时调整全局作业路线，由其余车辆完成剩余任务。三、智能决策技术变量作业决策路径规划决策多机协同作业国内路径规划决策技术罗锡文等的研究

利用RTK

DGPS采集地块四顶点坐标，根据作业行最大距离和地块形状规划平行作业线，并采用跨行地头转向的方式换行作业,如图。黎永键等的研究

通过测量矩形田块顶点坐标规划平行作业线，并根据拖拉机转向半径大小选择跨行转向的掉头方式，利用作业线节点坐标生成作业路径。孙月平等的研究

采集河蟹养殖池塘作业区域顶点坐标，计算规划轨迹特征点，生成往复遍历式全覆盖自动投料路径。孟志军等的研究

提出一种农机全覆盖作业路径优化方法，可根据转弯数最少、耗能最小、总作业路径最短等目标计算得到作业方向，并生成较优的作业路径。规则边界地块全覆盖路径规划三、智能决策技术变量作业决策路径规划决策多机协同作业国内路径规划决策技术刘刚等的研究

刘刚等以铲车宽度作为正方形栅格边长建立平地作业区域栅格地图，融合K-均值和密度均值聚类栅格单元，根据挖高填低和局部搜索策略进行作业路径规划。芦帅等的研究芦帅等采用5种路径规划方法分别进行了播种试验，发现套行法作业路径最优。李继宇等的研究

李继宇等利用栅格法划分无人机喷施作业区域，规划全覆盖导航路线。陈鹏的研究

陈鹏在园艺电动拖拉机的自主作业中，利用栅格法分别对无障碍规则作业区域、无障碍不规则作业区域和有障碍作业区域实现全覆盖路径规划。目前规则地块的全覆盖路径规划算法已经比较成熟，未来的研究方向是不规则地块及多障碍、多约束的全覆盖路径规划算法，解决主机和机具不同转弯半径时的自适应路径规划算法，以及绕过不同障碍物继续进行作业的路径规划算法。三、智能决策技术变量作业决策路径规划决策多机协同作业农机的现代发展趋势农机朝着规模超大和技术复杂化的方向发展通过多台小型农机的协同作业，可以有效提升生产效率。在需要紧迫完成抢种和抢收等任务的作业窗口期要求下，多机协同作业显得尤为重要。

目前主要侧重于领航跟随协同算法的研究，而未来协同技术走向实用化除了领航跟随算法，还需解决协同作业中单机异常诊断及队形恢复、跨区域空地协同、云端协同调度，农业装备机群协同作业管控平台技术，多农业装备集群协作云调度技术，分布式多机协同远程运维技术，人机伴行控制技术等。三、智能决策技术变量作业决策路径规划决策多机协同作业国内外多机协同作业技术李民赞团队的研究研究了基于蚁群算法的多机协同作业任务规划，建立了多机协同作业任务分配模型。张漫团队的研究设计了基于WebGIS的多机协同作业远程监控平台，其中数据分析模块可以实时分析处理多机位置和航姿信息，对各农机进行决策分析和任务调度，从而实现多机协同作业。胡静涛团队的研究提出一种基于领航跟随结构的收获机械机群协同导航控制方法，该方法在建立收获机群运动学模型的基础上，结合反馈线性化理论和滑模控制理论设计了渐近稳定的路径跟踪控制律和队形保持控制律。陈军的设计设计了拖拉机机组的主从跟踪控制模型，实现了一个驾驶员控制两台拖拉机的目的。三、智能决策技术变量作业决策路径规划决策多机协同作业国内外多机协同作业技术芬特公司研发的MARS系统是群体智能控制技术在农业工程领域的第一个商业化应用，一个主机负责给多个自走小型农机添料，监控和带领小型农机协同作业。研究了一种手动驾驶拖拉机跟随自动驾驶拖拉机的Leader

follower系统。研究了多机器人系统在日本水稻、小麦和大豆农业中的应用。该机器人农业系统包括水稻种植机器人、播种机器人、机器人拖拉机、联合收获机以及附加在机器人拖拉机上的各种机具。日本北海道大学Noguchi团队的研究芬特公司的MARS系统四、自主作业技术41自动驾驶分类定位导航技术辅助驾驶技术无人驾驶技术无人作业技术根据驾驶员对驾驶活动主体的参与度不同，国际自动机工程师学会将自动驾驶分为L0～L5共6级（表9-1）；美国高速公路安全管理局则将其分为5级。凯斯纽荷兰也将农业装备的自动驾驶进行了分类（表9-2）。四、自主作业技术42自动驾驶分类定位导航技术辅助驾驶技术无人驾驶技术无人作业技术研究重点位置定位GNSS定位技术：解决了室外空旷区域定位的基本需求问题，在室外空旷区域北斗系统已经能够提供较为可靠的定位性能，可实现有基于北斗信号的米级、亚米级甚至厘米级的高精度定位。北斗增强的区域差分技术［如实时动态码相位差分技术（realtimedifferential，RTD）实时动态载波相位差分技术（real-timekinematic，RTK）］广域增强技术［如精密单点定位技术（precisepointpositioning，PPP）］视觉定位技术行线检测四、自主作业技术43自动驾驶分类定位导航技术辅助驾驶技术无人驾驶技术无人作业技术研究现状美国斯坦福大学的O’connor等将高精度RTKGPS应用于农机导航中（O’connorm，1996）；美国林肯大学的Dayoub等使用全向视觉传感器来确定农业移动机器人在环境中的位置。美国华盛顿州立大学的Dickson等将光纤陀螺仪、RTK-GPS和机器视觉三种传感器融合实现行线检测和定位导航。澳大利亚昆士兰科技大学的English等研究了一种基于纹理特征的视觉行线检测方法，在夜间也可以准确检测行线。Shkanaev等将视觉行线检测技术应用到联合收获机上，基于秸秆的颜色和纹理信息识别行线。罗锡文团队在东方红X804型拖拉机上开发了基于RTKDGPS的自动导航控制系统，设计了基于PID算法的导航控制器，在雷沃M904D型拖拉机上开发了基于预瞄追踪模型的农机导航路径跟踪控制方法。程德针对航空工业狭小受限空间等特殊复杂场合应用中的蛇形臂机器人定位导航任务需求，研究了蛇形臂机器人视觉定位导航技术。四、自主作业技术44自动驾驶分类定位导航技术辅助驾驶技术无人驾驶技术无人作业技术相关定位导航产品凯斯公司的AFS解决方案中包含了AFSACCUSTAR系列GPS定位接收机，可以和AFS系列的监控终端AFSPRO700连接，配合AFSAccuGuide程序完成农机的定位导航。科乐收公司推出了GPSPILOT解决方案，高精度GPS接收机配合激光传感器，后者作用是检测已收割作物和未收割作物之间边缘的精确位置。约翰迪尔公司推出了RaddioRTK系列接收机，使用RTKGPS技术的解决方案。拓普康（Topcon）公司开发了Hiper、NET系列。AutoFarm公司开发了GR系列，AgLeader公司开发了GPS6000系列。国内农业装备导航产品有合众思壮的G9系列、联适导航的R系列、博创联动的HOMER系列、华测的X和T系列等。四、自主作业技术45自动驾驶分类定位导航技术辅助驾驶技术无人驾驶技术无人作业技术室内定位技术杨保等设计了一种蓝牙技术用于室内定位，利用不同AP对位置的影响差异，实现空间分割以自动构建指纹数据库，结合用户的运动状态实现室内定位。张瑛分析室内定位技术基础上，探究了MEMS惯性传感器用于室内导航的工作原理，并提出适合室内定位的惯性算法。四、自主作业技术46自动驾驶分类定位导航技术辅助驾驶技术无人驾驶技术无人作业技术技术特点自动与人工结合辅助驾驶是传统驾驶到无人驾驶的过渡，直线跟踪、地头转弯等采用自动驾驶，机具控制等采用人工辅助，使操作员更专注于作业，提高作业质量。后装系统复杂性

目前农业装备辅助驾驶产品大部分属于后装系统，增加了精确跟踪及作业控制参数调整匹配的复杂性，影响系统整体性能和稳定性。四、自主作业技术47自动驾驶分类定位导航技术辅助驾驶技术无人驾驶技术无人作业技术国外产品凯斯AFS解决方案凯斯的AFS解决方案包含AFSAccuGuide、AccuTurn辅助驾驶技术，可在普通拖拉机上安装电动方向盘，实现直线跟踪和地头转弯的自动驾驶。

约翰迪尔公司的AutoTrac解决方案可实现大半径自动转弯，减少作业面积重叠，提高作业效率和土地利用率。约翰迪尔AutoTrac

科乐收公司的CEMOS解决方案可实现自动对行、自适应半径转弯等功能，适应不同作业场景，提升作业精度。科乐收CEMOS四、自主作业技术48自动驾驶分类定位导航技术辅助驾驶技术无人驾驶技术无人作业技术国内产品合众思壮“慧农”产品

北京合众思壮的“慧农”产品包含固定式基站、GNSS定位装置、姿态传感器等，通过北斗卫星定位导航系统实现拖拉机直线跟踪行驶。其他企业产品

上海司南、上海联适、上海华测、广州中海达、无锡卡尔曼等公司也推出农机辅助驾驶产品，推动国内农业装备智能化发展。0102四、自主作业技术49自动驾驶分类定位导航技术辅助驾驶技术无人驾驶技术无人作业技术阶段与瓶颈无人驾驶是自动驾驶发展的最高阶段。发展拖拉机无人驾驶的一个瓶颈是拖拉机的无级变速和动力换挡。国外：约翰迪尔、爱科（AGCO）、凯斯和道依茨法尔（DeutzFahr）等世界一流农机企业都推出了具有无级变速功能的大功率拖拉机。国外比较成熟的农机用动力换挡传动系的零部件供货商有德国采埃孚（ZF）公司、意大利卡拉罗（Carraro）公司等。国内：五征公司使用德国采埃孚公司提供的动力换挡传动系，推出了WZ2104Ｗ型拖拉机；雷沃重工推出了搭载其欧洲技术中心研发的动力换挡传动系的拖拉机P5000；中联重机公司推出了动力换挡拖拉机RN1004，其动力换挡技术由中联重机北美的团队提供。目前搭载辅助驾驶系统的农业装备仍是主流，但随着农业智能化发展，更多成熟无人驾驶拖拉机产品将推出，打破国外技术垄断，满足国内需求。四、自主作业技术50自动驾驶分类定位导航技术辅助驾驶技术无人驾驶技术无人作业技术实际案例凯斯设计了一款没有驾驶室的无人驾驶概念拖拉机Magnum。该拖拉机结合了目前在定位、遥控、数据共享和农艺管理上的最新突破。作业过程从现场边界输入开始，控制器会根据边界和机具宽度自动规划好行驶路径，并在使用多台互联的机器时规划好最高效的协同路线，操作人员可以使用台式计算机、平板电脑等多种终端来监控拖拉机运行。拖拉机机身上安装的摄像机将拖拉机的运行状态、工作环境实时展示给操作人员参考，操作人员可以浏览发动机转速、燃油油位、机具设置等拖拉机参数并进行手动修改。拖拉机上安装了雷达、激光测距传感器、摄像机等传感器来实现障碍物检测以保障无人驾驶的安全性。能够使用实时气象信息等大数据信息进行自主决策，天气条件变得恶劣以至于不能继续作业时拖拉机会自动停止作业，在条件改善时自动恢复作业。四、自主作业技术51自动驾驶分类定位导航技术辅助驾驶技术无人驾驶技术无人作业技术实际案例宋正河等设计了自动驾驶控制的软件系统研究了在拖拉机上搭建DGPS自动驾驶系统的硬件组成及关键技术，并利用Kalman滤波技术对GPS陀螺仪和磁罗盘等传感器信息进行融合。在原车机械传动结构基本不变，整车内部结构极少变动的情况下，通过加装传感器通信装置和由微机控制的电液自动操纵系统，实现车辆的自动驾驶。中国一拖集团公司发布了LF954-C无人驾驶拖拉机配装东方红1LF-430液压翻转犁，进行了实地作业演示。该机配备国Ⅲ发动机、动力换向变速箱、电控悬挂系统以及一系列信息和控制系统。LF954-C无人驾驶拖拉机四、自主作业技术52自动驾驶分类定位导航技术辅助驾驶技术无人驾驶技术无人作业技术国内研究现状罗锡文团队在久保田和井关水稻插秧机的基础上开发了基于CAN总线的水稻插秧机GPS导航控制系统和无人作业系统。胡静涛团队设计了与GPS导航系统相配合的插秧机无人作业控制系统。刘成良团队研究了水田环境下水稻直播机的无人驾驶和作业控制系统。段贤强以传统水稻直播机为基础实验平台，实现直播机无人驾驶与智能作业系统，对直播机的智能化改造方案、水田全覆盖路径规划、路径跟踪控制和远程用户终端等方面进行了研究。罗锡文院士团队耕种管收无人作业场景四、自主作业技术53自动驾驶分类定位导航技术辅助驾驶技术无人驾驶技术无人作业技术无人作业的三大瓶颈电液提升控制技术，传统的机具与主机的连接部分使用的是机械液压提升，以机械反馈提升器为主，不利于实现自动化和智能化控制。国外的农机企业如凯斯、约翰迪尔、道依茨法尔等公司在大功率拖拉机上都标配了电液提升控制系统。德国力士乐（BoschRexroth）推出了完整的电液提升控制解决方案，可以实现犁深控制等功能。五征公司使用力士乐的电液提升控制技术推出了PH1404型拖拉机。智能机具技术，无人作业的实现不仅需要拖拉机主机实现无人驾驶，还需要机具实现无人操作，需要研究机具的智能决策控制等技术。控制的鲁棒性，农业装备的作业环境是典型的非结构化环境，对农业装备控制系统的干扰因素多样且复杂，需要解决农业装备的侧滑补偿、滑移控制等技术来提高控制系统的鲁棒性。华南农业大学罗锡文院士团队集成相关的智能农机装备，创建了水稻无人农场，并在广东增城进行了实践。水稻无人农场具有耕种管收生产环节全覆盖、机库田间转移作业全自动、自动避障异况停车保安全、作物生产过程实时全监控和智能决策精准作业全无人等特点。五、智能农机管控系统54智慧农业概述生态无人农场地位与核心要素智慧农业是未来农业的发展方向，是现代农业的高级形式。智慧农业是以数据、知识和智能装备为核心要素，通过将现代科学技术与农业深度融合，实现农业生产全过程的数字化感知、智能化决策、精准化作业和智慧化管理的全新农业生产方式。实现基础智慧农业的实现需要依靠智能农机，而智能农机的管控技术是实现无人作业场景的关键。智能农机管控系统智能农机管控系统是集智能农业装备、云端智慧、服务平台为一体的跨区域作业管控系统，其核心思想是现场控制智能化（智能在端）、云端决策智慧化（智慧在云）和监控调度移动终端化（管控在屏）。现有实践案例苑严伟团队开发的农业全程机械化云管理服务平台、黑龙江建三江七星农场研发的农业物联网综合服务信息平台初步具备了智能农机系统功能。约翰迪尔、凯斯、芬特、科乐收、格兰等主机公司分别开发了网络化农业装备管控平台。五、智能农机管控系统55智慧农业概述生态无人农场山东理工大学生态无人农场实践与创新根据获取的气象信息以及人类耕作经验，智慧云大脑做出播种的决策并向播种机发送指令下田播种作业；根据遥感数据得出的农田病虫害信息，得知农田需要水、肥、药管理时，智慧云大脑做出预警，并向无人喷灌或无人植保机械发送指令，基于生成的农田信息处方图，开展精准施药、施肥、灌溉作业；根据作物长势和生长情况，得出作物已经成熟信息时，向收获机发送指令下田开展收获作业。通过天空地一体化农情信息获取、地空一体化无人机群协同作业以及构建能够完全自主决策的智慧云大脑的技术集成创新模式，来实现农田信息的自动采集和处理、科学决策以及无人农机的远程控制等功能。在农机智能管控方面，地面无人农机/机器人已经具备了故障自检、作业信息上传、自主避障功能，在与农田环境交互方面，初步具备了作物识别与检测功能，空中的遥感无人机基于可见光、多光谱、高光谱数据执行作物识别、作物长势监测、病虫害诊断与识别和预警等功能。六、智能农机装备技术未来发展趋势56智能农机装备技术发展背景农业信息技术与智能农机装备智能农机装备技术发展的特点现代化建设需求中国处于农业