发挥智能农机在无人农场中的作用

2022-12-31赵龙中胡旭红钱奕枝

河北农机 2022年4期

赵龙中胡旭红钱奕枝

1、桐城市农机服务中心 2、桐城市吕亭镇农机站

随着农业现代化、智能化的发展，工作适应性好、操作灵活的无人机逐渐得到广泛的应用，成为农业作业中的新型智能化设备，在无人农场中体现出极其重要的作用。由于传统人工农业作业难度较大，加之机手操作不当而无法依照预先规划的路径进行作业，经常出现重复播种或漏播的现象。为此，本文重点探讨智能农机在无人农场中的设计和应用，结合安徽地区水稻播种的实际情况，将智能农机应用于农田整平、无人驾驶、精准播种、变量施放肥料、产量监控等过程中，将农民从复杂繁重的劳作中解脱出来，实现智能化、可视化、自动化、高精度的农田作业，提高作物的性能和生产力。

1 智能农机概述

智能农机以现代信息技术为核心对传统农业进行改造和优化，较好地转变农业生产的基础，提高农业生产率，降低农业生产成本。在智能农机的应用中，可以通过CAN总线进行农机网络各个节点的连接，实现农业作业数据的传输和通信，较好地适用于农业导航、收割、精量播种等作业，极大地提高信息传输效率和系统响应速度。同时，智能农机还利用相关传感器采集环境信息和车辆状态，实现农业作业的自动导航和追踪。主要包括基于航位推算的自动导航方法、基于图像处理的自动导航方法、基于神经网络和遗传算法的自动导航方法和基于模糊逻辑的自动导航方法。在智能农机大数据平台的支持和依托下，智能农机可以实时采集农机的精准定位、状态跟踪、作业环境感知、测亩计产等数据，实现各个数据的共建共享；并能够运用大数据进行农机作业分析，多角度、动态、可视化地分析智能农机作业面积、作物种类、产量、变化趋势、农机补贴、监管信息等，实现智能农机大数据深度服务，包括最优作业规划、作业信息推送、供需信息查询、服务信息查询等。另外，智能农机还可以实现对农机相关从业人员的信息管理、安全远程监管、网上培训和考核等。

智能农机在无人农场的具体应用主要包括有：（1）无人驾驶收割机与无人驾驶卸粮车联合作业是一种智能化农机作业方式。无人驾驶农机体现出省时省力和精准高效的优点，操作者利用监控平台为农机下发作业任务，农机则会自动从车库出来，并按照设定程序完成平台预设的工作内容，可完成自动作业、转向、调头等作业。在无人驾驶收割机与无人驾驶卸粮车的自动配合和协同下，自动实现粮食收割与运输协同作业，实现无人化、智能化的农机作业。基于北斗、5G的智能无人机，具有高效植保、喷施叶面肥、投施饵料、种子直播等功能农业，具有自动规划航线、自动避障、定点续航等功能。（3）无人驾驶拖拉机自主作业。无人驾驶拖拉机可以在无人操作的状况下，由具有主从导航功能的无人驾驶拖拉机牵引不同功能的农机具自动完成土地耕整、开沟、起垄、条播、侧深施肥等作业。

2 智能农机在无人农场的关键技术

2.1 智能环境感知技术

智能农机在无人农场的应用离不开卫星定位技术、雷达技术和视觉识别技术，考虑到农田作业相对复杂，存在各种不确定性因素，极易导致农田作业的偏差，无法满足农机作业的实际需求。为此，可以采用卫星定位技术进行精准定位，利用智能农机的相关装置和设施进行农田作业的实时感知和定位，实现智能农机的智能导航和定位，确保农田作业的精准性。同时，还可以利用激光雷达、视觉识别等技术和手段，对农田作业过程进行精准识别，及时准确地获悉农田作业相关信息，躲避农田作业过程的障碍物，保持适宜的距离、行驶方向和行驶速度，确保农机作业的智能化和精准性。

2.2 工作状态检测技术

智能农机能够利用光线传感器、压力传感器和温度传感器及时采集农机设备关键部件的运行状态数据，包括温度、压力、振动、噪音、转速等，再根据采集的信息进行智能农机的路径规划，通过智能农机的执行系统实施横向控制。

2.3 智能农机控制技术

智能农机在无人农场的应用主要通过中央控制器实施控制，体现出良好的可靠性、扩展性和兼容性，快速分析和处理环境感知数据和故障检测数据，较好地提高智能农机在无人农场的应用效率。同时，智能农机辅助控制器也是不可或缺的重要部分，主要完成数据接收、程序调试和功能扩展等功能。

2.4 农机功能实施技术

智能农机主要通过控制电机实现对农机的行驶状态的控制，在机电一体化技术和智能控制技术的依托下，充分发挥智能农机在无人农场的耕地、播种、植保、收获等作业，并进行农机作业的质量监测和机具状态监测，有效保障智能农机在无人农场的作业。

3 智能农机系统的优化设计

智能农机系统硬件拓扑结构是一种基于控制器的分布式拓扑结构，由上下层模块构成，能够进行环境信息采集、躲避路障、路径规划及决策、车身控制、紧急情况预警等。

3.1 系统硬件

从智能农机系统的基础硬件来看。主要包括以下几个部分：（1）智能农机感知系统。在智能农机中设置有环境感知系统，能够完整清晰地呈现农机前方环境信息及各类障碍物体，标记智能农机的运动状态信息，实现对智能农机植株检测及植株相对位置的检测。并在组合导航系统之中，可以利用多源异构信息提供高精度导航，获悉智能农机的全姿态信息参数。（2）智能农机控制系统。在智能农机控制系统中，上层控制器体现出良好的可靠性、实时性、扩充性和兼容性，支持多种编程语言和多进程任务，能够实时在线检测和控制智能农机在无人农场的工作状态，对工作环境变化进行快速响应。下层控制器则能够快速实现数据采集、实物控制和程序调试。（3）智能农机执行系统。智能农机执行系统包括控制电机、齿轮、卡盘等，主要实现智能农机在无人农场的转向控制。

3.2 系统软件

从智能农机的软件系统来看，利用分布式计算的设计理念进行智能农机软件系统的架构设计，使每个传感器能够独立处理工作相关数据，减少各个传感器之间的耦合，提高数据处理效率。

在基于ROS的软件系统架构的上位机部分，主要由感知硬件设备驱动节点、融合节点和控制决策节点进行智能农机工作控制。其中，感知硬件设备驱动节点主要对智能农机外部环境感知进行感知、解析和数据处理；数据融合节点主要对感知硬件设备驱动节点的数据进行融合；控制决策节点则是对融合后的数据进行合理规划、优化控制。基于ROS的软件系统架构的下位机部分则主要包括有传感器设备驱动层和控制层，其中，传感器设备驱动层主要对外部感知设备的数据进行解析和处理；控制层则主要接收上位机的指令并控制执行器执行。

4 智能农机在无人农场中的应用

4.1 智能农机在无人农场中的作业路径规划

在传统的单机作业过程中，农机每次到地头要采用“Ω”型转弯的方式，增加了农机转弯时间，如果缺乏对作业路径的合理规划，则会导致农机在地头转弯过大或过小，增加农机在地头作业的难度，使农机作业行驶距离增长，提高农机的作业成本。为此，可以引入智能农机进行协同作业路径的优化，利用GPS/北斗导航系统获悉农机装置在农田的作业位置，实时采集农机作业参数、农田参数和环境参数，精准获悉农机、农田作业状态。

同时，多机群协同作业路径规划体现出自身的特性，如动态性、多出发点、灵活性和精准性，确保农机以最优作业路径进行作业，并能够根据当前每台农机的作业位置，为每台农机重新分配和规划作业路径，较好地适应不同农机作业状态的改变，并精准采集每台农机的各种作业参数，包括农机作业速度、当前作业位置、作业进度、作业状态、作业环境等，实现每台农机的精准作业。由此可见，在多机群协同作业路径规划之中，主要运用相关算法为单机作业或机群协同作业提供数据支持，为单机作业或机群协同作业进行路径优化和合理规划，较好地解决了农机作业冲突的问题。与单机作业不同的是，机群协同作业要根据当前每台农机的作业位置，为每台农机重新分配作业路径，保证监控终端与农机车载传感器实时交互，快速精准地进行作业调整，确保农机在任何作业状态下不会出现冲突，农机作业时长和总作业时间最短，较好地提高农机作业效率。

另外，考虑到农田作业环境相对复杂，农田中有电线杆、土堆、不规则区域、非凸区域等，无法使农机一次性完成整个农田区域的全覆盖。为此，可以采用区域划分算法进行智能农机的全覆盖路径规划，通过面向智能农机作业的环境建模和区域划分方法，对农田作业环境进行建模，实现对农田边界和障碍物的膨胀处理，使智能农机能够覆盖整个可抵达的工作区域，避开农田中的所有障碍物，并不得横穿已遍历的区域，保证最低的重复率，最大程度降低农机作业规划的搜索时间和作业损耗。还可以利用改进的回溯法保证智能农机农田作业的区域衔接，在基于贪心算法和曼哈顿距离公式的回溯机制下，能够对区域衔接路径进行重新规划，针对含有障碍物的农田作业环境提出中间区域优先行走策略，记录区域衔接中尚未覆盖的子区域的顶点信息，筛选出最佳回溯点，从而较好地减少重复覆盖率，提高智能农机当前全覆盖路径规划性能。

4.2 智能农机在无人农场的自动导航应用

智能农机导航控制系统是极其重要的部件，能够精准判断农机当前的位置，获悉智能农机距离预设参考点的坐标及运动位置，可以采用优化的控制算法如最佳控制模型、线性模型控制、模糊控制模型等，不断纠正智能农机的行驶速度、转向角度等控制量，计算智能农机当前位置及预设路径的位置偏差，加上农机的速度、航向角和横滚角，计算智能农机下一步前轮转向期望角，持续纠正路线追踪偏差,使之沿着预设路径行驶。具体来说，智能农机导航控制系统主要完成以下作业。

4.2.1 航向追踪

智能农机在无人农场的工作过程中难免要在高低起伏的旱地上进行行驶，因而对智能农机的转向平稳性有较高的要求，如果农机转向控制超调量大，则要花费较多的时间进行航向偏差和位置偏差的纠正，从而降低智能农机的路径追踪精度。为了保证智能农机在无人农场的航向,可以采用航向追踪控制的PID校正方法，按比例对系统的误差信号做出响应，通过积分环节消减系统稳态误差，通过微分环节对误差信号的改变趋势做出响应，并带入有效的早期矫正信号提高系统响应速度。由此可见，智能农机能够实现基于速度的自适应PID控制,利用自适应PID控制器实现航向追踪控制，提高控制系统的鲁棒性，完成智能农机在无人农场的正常作业、田头转弯、曲线行驶等操作。

4.2.2 路径追踪

智能农机主要通过转向控制系统的硬件实现路径追踪，在智能农机的路径追踪过程中，智能农机可以自动获取预设路线的位姿及运动状态，精准执行操纵控制量。并基于预锚点的前提，确定智能农机横向追踪误差及纵向横向偏差，通过相应的控制算法得出前轮转向偏角的操纵控制量，精准执行智能农机在无人农场的各种动作，并将运动状态及位姿进行数据反馈，实现全程闭环式的工作循环。

4.2.3 容错控制

智能农机能够基于容错机制进行路径追踪控制，也即系统出现故障后应用系统的冗余能力，具体来说可以采用主动容错控制和被动容错控制的方法，在主动容错控制方法中，采用控制律重新调度、控制律重构设计和模型跟随重组控制的方式实现控制，对控制器结构或参数进行调整，保证智能农机系统的工作稳定性。在被动容错控制方法之中，主要采用鲁棒控制系统进行控制，使故障对智能农机的影响降至最低。

4.3 智能农机在无人农场的故障诊断

智能农机在无人农场中的应用状况极其复杂，难免出现系统故障，对于不可恢复的故障系统无法进行自动容错。对此，主要通过系统传感器进行智能农机故障状态检测诊断，获悉故障类型、故障部位、故障原因，针对性地提出智能农机故障解决方案，进行故障报警或故障恢复。在智能农机的工作过程中，出现故障的设备主要有GPS、惯性单元、激光雷达等，其故障类型包括：定位异常、差分/定位信号丢失、航向角异常、其他故障等，在系统故障恢复后，可以通过组合导航、雷达导航和信息融合导航进行路径重新规划，并实现基于PID的转向自动控制。

4.4 实现基于Android手机的智能农机管理

为了更好地实现对智能农机在无人农场的作业管理，可以引入智能先进的农机App手机客户端，实时采集智能农机的工作状态和工作参数，各个农机操作者能够通过Android系统进行登录查询，实时获悉智能农机在无人农场的作业信息，包括智能农机作业定位、作业面积、作业安全性等，并通过系统实现农机使用者、管理机构、生产企业、售后维修服务等相链接和联动，实现智能农机的数据流检测、配件供应、售后维修等管理，确保智能农机在无人农场的高效、优质、低耗、安全使用。例如，利用系统后台程序进行智能农机作业的持续性自动检测，及时获悉智能农机在无人农场的作业状态，及时发现作业异常并进行自动提示和分析，针对性地制定最优的解决方案。