趙輝
平原縣政務服務效能管理中心 山東德州 253100
人工生產(chǎn)是中國農(nóng)業(yè)自古以來的模式,種植業(yè)和養(yǎng)殖業(yè)的生產(chǎn)條件都相對落后。隨著社會經(jīng)濟的發(fā)展使得智能化技術的研究不斷深入,同時在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中起著重要作用。智能技術的應用可以促進農(nóng)業(yè)機械設計的自動化,讓農(nóng)業(yè)生產(chǎn)更方便。此外,農(nóng)業(yè)機械化的實現(xiàn)還可以更好的保護生態(tài)環(huán)境和創(chuàng)造更多的經(jīng)濟價值[1]。
自動駕駛領域的核心技術是環(huán)境感知技術。它的目的是通過模擬人類駕駛員的感知能力,通過獲取和辨別周邊環(huán)境的信息,將其適用于自動駕駛中的定位、路徑規(guī)劃和控制。在農(nóng)業(yè)機械中使用較多的是以攝像機為主的圖像采集設備,在行駛過程中采集信息來用于識別切割線通過駕駛捕捉分析和處理障礙物。另外,在實際的農(nóng)業(yè)環(huán)境中經(jīng)常會有樹木、電線桿等靜態(tài)障礙物或者動物等動態(tài)障礙物的存在,農(nóng)業(yè)機械在實際的自動駕駛過程中必須能夠及時檢測到障礙物并且避開障礙物以免發(fā)生危險。
為了能夠更進一步的實現(xiàn)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的自動化和智能化,農(nóng)業(yè)機器人的實施便可以更好地替代人力勞動,解放雙手。視覺技術的在實際操作中可以通過其技術識別需要選擇的水果以及確定水果的成熟程度并進行定位,在采摘西紅柿、黃瓜、草莓等不同對象中廣泛應用的采摘機器人。此外,該技術在農(nóng)業(yè)施肥和除草等領域也有重要的應用。例如在除草時,利用視覺技術對農(nóng)作物和雜草進行識別,通過定點識別來進行噴灑操作。近年來,機器視覺在農(nóng)業(yè)機器人的識別和定位上取得了很好的研究成果,但因為農(nóng)業(yè)具有復雜性、隨機性和變化性,仍然有許多問題需要解決。
現(xiàn)代精準農(nóng)業(yè)的關鍵技術是自動駕駛技術,也是智能農(nóng)業(yè)技術的研究熱點,應用于各種用途的智能農(nóng)業(yè)機械領域。自動駕駛技術對促進中國農(nóng)業(yè)發(fā)展實現(xiàn)自動化、智能化和信息化發(fā)揮著重要作用,為加快農(nóng)業(yè)技術體系的轉(zhuǎn)型以及建立現(xiàn)代高效的生產(chǎn)模式起到重要作用。
定位技術是對農(nóng)機的位置、航向角和速度等進行測量,以便農(nóng)機可以準確知道其位置和運動狀態(tài),正確定位是農(nóng)機實現(xiàn)自動轉(zhuǎn)向的前提,它直接影響后續(xù)路線的規(guī)劃和控制。當前,主要應用的定位技術根據(jù)其原理可分為三類:第一類是基于全球衛(wèi)星導航系統(tǒng)的定位方法,可以為農(nóng)業(yè)應用提供基本的坐標、速度和時間。第二類是機器視覺定位方法,為農(nóng)業(yè)應用提供圖像采集和處理來測量農(nóng)作物和農(nóng)機的相對位置和方向。第三類慣性導航定位方法,通過慣性測量結合當前位置信息推斷出下一刻的位置。第二類和第三類是用于輔助第一類進行組合定位,無法占據(jù)農(nóng)機的重要位置。但是,單純的依靠GNSS導航定位技術容易受外在因素而出現(xiàn)定位不準和沒信號的情況從而導致無法定位。因此需要GNSS技術與其他導航技術相結合,形成多傳感器的定位方法實現(xiàn)進一步的精準定位,廣泛應用于農(nóng)機自動駕駛領域也是以后重要的發(fā)展趨勢。
道路規(guī)劃是農(nóng)業(yè)機械自動導航和做主運行的重要組成部分,操作道路的走向和形狀是影響農(nóng)業(yè)效率的主要因素,為了減小農(nóng)機消耗,提高運行的效率和質(zhì)量就需要對道路進行合理的規(guī)劃以此提高導航系統(tǒng)的實用性。允許自主農(nóng)機遵循由道路規(guī)劃得到的軌跡就是道路跟蹤控制的目的,它的原理是根據(jù)農(nóng)業(yè)機械測得的位置與計劃路徑之間的偏差信息控制轉(zhuǎn)向機構,已使農(nóng)機按照預定軌跡運行。農(nóng)機的追蹤方法可以大致分為兩類:第一種是模型的控制方法,此方法結合了農(nóng)業(yè)機械的運動模型或動態(tài)模型來設計控制器,這種方法考慮了運動學或動態(tài)約束,對農(nóng)機的運動狀態(tài)具有一定的預測功能,會取得更好的控制效果。但是缺點就是它需要創(chuàng)建控制對象的數(shù)學模型,在某些情況下的適用性較差。第二類是數(shù)據(jù)的控制方法,在自動駕駛領域研究最多的方法是PID控制、模糊自適應控制和人工神經(jīng)網(wǎng)絡控制,優(yōu)點是通用性強,缺點就是總體效果不如基于模型的控制方法[2]。
物聯(lián)網(wǎng)技術在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)和管理領域的特定應用是農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng),利用農(nóng)業(yè)信息的感知設備,根據(jù)商定的安排,將物理部件和各種虛擬“對象”與互聯(lián)網(wǎng)相關的信息交換和交流,以此實現(xiàn)過程的智能化識別、定位、跟蹤、監(jiān)控和管理的網(wǎng)絡。它不僅是智能農(nóng)業(yè)的主要內(nèi)容,而且是現(xiàn)代農(nóng)業(yè)強大的技術支持。農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)技術在促進農(nóng)業(yè)發(fā)展中起著重要作用,在農(nóng)業(yè)機械領域擁有廣泛的發(fā)展前景,目前已有許多工程利用農(nóng)機的遠程監(jiān)控和調(diào)度,實現(xiàn)對農(nóng)機運行作業(yè)質(zhì)量的監(jiān)督;利用手機與物聯(lián)網(wǎng)結合,通過手機輕松了解農(nóng)機的行駛方向、工作狀態(tài)以及進度;把多臺農(nóng)機連接到遠程網(wǎng)絡控制系統(tǒng)以實現(xiàn)多臺農(nóng)機的信息交互,對機械的運行進行協(xié)調(diào)控制。當前,物聯(lián)網(wǎng)技術的研究和應用還不完善,有必要不斷研究物聯(lián)網(wǎng)技術在農(nóng)業(yè)機械中的新應用。
智能化農(nóng)業(yè)機械是促進農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)型和現(xiàn)代化的重要工具,是發(fā)展的關鍵因素,發(fā)達國家已經(jīng)研究并應用了農(nóng)業(yè)機械智能技術,并且具有較高的發(fā)展水平。我國的機械智能化水平較低,適用范圍不廣,發(fā)展也相對落后,農(nóng)業(yè)機械的智能化在我國農(nóng)業(yè)的發(fā)展中仍有許多工作要做。隨著大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)和人工智能的不斷發(fā)展,為農(nóng)業(yè)機械智能化提供了更強大的技術支持,在農(nóng)業(yè)機械智能化方面物聯(lián)網(wǎng)仍存在許多需要探索的應用途徑;神經(jīng)網(wǎng)絡和加固學習方法分別在農(nóng)機的視覺技術和智能決策領域具有廣闊的應用前景[3-4]。