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摘要：農(nóng)業(yè)機(jī)械的智能化對(duì)于提高生產(chǎn)效率、降低人工勞動(dòng)強(qiáng)度、推進(jìn)規(guī)模化作業(yè)以及提升農(nóng)機(jī)管理水平等發(fā)揮著重要作用，是近年來(lái)農(nóng)業(yè)科學(xué)領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)。本文針對(duì)智能化技術(shù)在農(nóng)業(yè)機(jī)械中的應(yīng)用及發(fā)展，詳細(xì)介紹了機(jī)器視覺技術(shù)、自動(dòng)駕駛技術(shù)以及農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)的應(yīng)用現(xiàn)狀及發(fā)展趨勢(shì)，為農(nóng)業(yè)機(jī)械化技術(shù)的發(fā)展提供參考。

關(guān)鍵詞：農(nóng)業(yè)機(jī)械；智能技術(shù)；機(jī)器視覺；自動(dòng)駕駛；農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)

0引言

毋庸置疑，云計(jì)算、大數(shù)據(jù)、人工智能、物聯(lián)網(wǎng)等新興技術(shù)正加速推動(dòng)傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)向現(xiàn)代農(nóng)業(yè)的轉(zhuǎn)型升級(jí)，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)方式正在向自動(dòng)化、信息化、智能化和規(guī)?；较蚩焖侔l(fā)展。農(nóng)業(yè)機(jī)械是農(nóng)業(yè)先進(jìn)生產(chǎn)力的代表，通過(guò)與智能化技術(shù)的融合發(fā)展，對(duì)于提高生產(chǎn)效率、降低人工勞動(dòng)強(qiáng)度、推進(jìn)規(guī)?；鳂I(yè)、提升農(nóng)機(jī)信息化和智能化管理水平等發(fā)揮著重要作用，為農(nóng)機(jī)裝備的轉(zhuǎn)型升級(jí)提供了廣闊的前景。智能化農(nóng)業(yè)機(jī)械既是智慧農(nóng)業(yè)的重要組成部分，也是發(fā)展智慧農(nóng)業(yè)的重要物質(zhì)手段，目前已成為當(dāng)今世界農(nóng)業(yè)裝備發(fā)展的新潮流，是近年來(lái)國(guó)際上農(nóng)業(yè)科學(xué)研究的熱點(diǎn)之一[1]。本文將詳細(xì)論述機(jī)器視覺技術(shù)、自動(dòng)駕駛技術(shù)以及農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)在農(nóng)業(yè)機(jī)械領(lǐng)域的應(yīng)用及發(fā)展。

1機(jī)器視覺在農(nóng)業(yè)機(jī)械中的應(yīng)用與發(fā)展

機(jī)器視覺主要用計(jì)算機(jī)來(lái)模擬人的視覺功能，從客觀事物的圖像中提取信息，進(jìn)行處理并加以理解，最終用于實(shí)際檢測(cè)、測(cè)量和控制，是一門涉及人工智能、計(jì)算機(jī)科學(xué)、圖像處理、模式識(shí)別等諸多領(lǐng)域的交叉學(xué)科。機(jī)器視覺技術(shù)在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域具有廣泛的應(yīng)用，農(nóng)業(yè)機(jī)械中經(jīng)常采用攝像機(jī)或相機(jī)作為視覺傳感器來(lái)獲取周圍環(huán)境信息，具有速度快、信息量大、安裝方便和投入成本低等優(yōu)點(diǎn)。近些年得益于數(shù)字圖像處理技術(shù)的快速發(fā)展和計(jì)算機(jī)硬件性能的提高，針對(duì)圖象處理的視覺感知算法具有強(qiáng)大的信息處理能力。視覺感知算法按照發(fā)展歷程可分為傳統(tǒng)視覺算法和深度學(xué)習(xí)算法，傳統(tǒng)視覺算法主要是通過(guò)一些邊緣、角點(diǎn)、顏色和紋理等特征的檢測(cè)，并基于統(tǒng)計(jì)學(xué)的特征提取進(jìn)行檢測(cè)物的識(shí)別與分類。歐美國(guó)家的研究者于20世紀(jì)80年代率先開展傳統(tǒng)視覺算法在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用研究，截至目前，國(guó)內(nèi)外研究機(jī)構(gòu)在算法的研究和應(yīng)用上都取得了較為豐富的成果。深度學(xué)習(xí)是模仿人腦神經(jīng)元結(jié)構(gòu)而建立的人工神經(jīng)系統(tǒng)，是一種包含多個(gè)隱藏層的多層感知和信息處理結(jié)構(gòu)，具有強(qiáng)大的學(xué)習(xí)能力，被廣泛運(yùn)用于機(jī)器視覺、語(yǔ)音識(shí)別、自然語(yǔ)言處理等多個(gè)領(lǐng)域。近幾年深度學(xué)習(xí)在圖像識(shí)別、目標(biāo)檢測(cè)、實(shí)例分割等領(lǐng)域展現(xiàn)出了先進(jìn)的性能，正在為機(jī)器視覺和機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域帶來(lái)革命性的進(jìn)步。隨著機(jī)器視覺技術(shù)的發(fā)展，深度學(xué)習(xí)也將在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域獲得更廣泛的研究和應(yīng)用。

1.1用于農(nóng)機(jī)自動(dòng)駕駛過(guò)程中的環(huán)境感知。環(huán)境感知技術(shù)是自動(dòng)駕駛領(lǐng)域的核心技術(shù)之一，其目的在于使智能駕駛設(shè)備模擬人類駕駛員的感知能力，獲取和識(shí)別周圍環(huán)境及車輛狀態(tài)信息，并用于自動(dòng)駕駛中的定位、決策、路徑規(guī)劃和控制?？捎糜诃h(huán)境感知的硬件設(shè)備有相機(jī)、激光雷達(dá)、毫米波雷達(dá)和超聲波雷達(dá)等多種類型，目前自動(dòng)駕駛汽車采用的配置方案往往是多種類型設(shè)備的組合方案，農(nóng)業(yè)機(jī)械中應(yīng)用較多的是以攝像機(jī)或相機(jī)為主的圖像采集設(shè)備，行駛過(guò)程中通過(guò)圖像采集、分析和處理，用于識(shí)別作物行，提取導(dǎo)航基準(zhǔn)線，檢測(cè)障礙物等。國(guó)內(nèi)外學(xué)者在作物行識(shí)別和導(dǎo)航定位基準(zhǔn)線檢測(cè)的方法上開展了較多的研究與應(yīng)用，主要方法包括Hough變換法、垂直投影法和最小二乘法等[2]，這里不作進(jìn)一步的闡述，感興趣的讀者可以查閱相關(guān)的研究文獻(xiàn)或綜述。另外，農(nóng)業(yè)環(huán)境中經(jīng)常存在電線桿、樹木、農(nóng)業(yè)設(shè)備、動(dòng)物等靜態(tài)或動(dòng)態(tài)障礙物，農(nóng)機(jī)在自動(dòng)駕駛過(guò)程中需要實(shí)時(shí)檢測(cè)障礙物并及時(shí)避障，以避免發(fā)生危險(xiǎn)，近年來(lái)農(nóng)業(yè)機(jī)械領(lǐng)域內(nèi)基于視覺的障礙物檢測(cè)研究也在不斷增多。

1.2用于農(nóng)業(yè)機(jī)器人的作業(yè)目標(biāo)識(shí)別與定位。農(nóng)業(yè)機(jī)器人是一種新型智能化農(nóng)業(yè)機(jī)械，許多國(guó)家都在研制和發(fā)展針對(duì)各種工作類型的農(nóng)業(yè)機(jī)器人，像果蔬采摘機(jī)器人、施肥機(jī)器人和噴藥機(jī)器人等。農(nóng)業(yè)機(jī)器人的應(yīng)用，能夠更好的代替手工勞動(dòng)，進(jìn)一步實(shí)現(xiàn)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)自動(dòng)化和智能化。機(jī)器視覺技術(shù)在農(nóng)業(yè)機(jī)器人的作業(yè)目標(biāo)識(shí)別與定位中具有廣泛的應(yīng)用，例如農(nóng)業(yè)領(lǐng)域中研究和應(yīng)用較多的果蔬采摘機(jī)器人，可以通過(guò)視覺技術(shù)識(shí)別需要采摘的果實(shí)，判斷果實(shí)的成熟度，以及確定果實(shí)的位置，目前該技術(shù)已經(jīng)應(yīng)用于番茄采摘、黃瓜采摘、草莓采摘等多種針對(duì)不同對(duì)象的采摘機(jī)器人。此外，機(jī)器視覺技術(shù)在農(nóng)業(yè)施肥和除草等領(lǐng)域同樣具有重要的應(yīng)用，以除草為例，用于除草的噴藥機(jī)器人利用視覺技術(shù)進(jìn)行作物和雜草的識(shí)別，指導(dǎo)機(jī)器人實(shí)現(xiàn)定點(diǎn)變量精準(zhǔn)噴藥作業(yè)。近些年機(jī)器視覺在農(nóng)業(yè)機(jī)器人的作業(yè)目標(biāo)識(shí)別與定位上取得一些不錯(cuò)的研究成果，但是由于農(nóng)業(yè)作業(yè)自身的復(fù)雜性、隨機(jī)性和多樣性等，依然存在不少的難題要去解決。

2自動(dòng)駕駛技術(shù)在農(nóng)業(yè)機(jī)械中的應(yīng)用與發(fā)展

自動(dòng)駕駛技術(shù)是現(xiàn)代精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)的一項(xiàng)關(guān)鍵技術(shù)，也是智能農(nóng)業(yè)技術(shù)領(lǐng)域的研究和應(yīng)用熱點(diǎn)，廣泛應(yīng)用于自動(dòng)駕駛拖拉機(jī)、耕種機(jī)、施肥機(jī)器人、噴藥無(wú)人機(jī)、果蔬采摘機(jī)器人等各種用途的智能農(nóng)業(yè)機(jī)械領(lǐng)域。自動(dòng)駕駛技術(shù)的應(yīng)用與發(fā)展對(duì)促進(jìn)我國(guó)農(nóng)業(yè)裝備和農(nóng)業(yè)作業(yè)的自動(dòng)化、智能化和信息化發(fā)揮著重要作用，加快推動(dòng)農(nóng)業(yè)技術(shù)體系的轉(zhuǎn)型升級(jí)，建立高效的現(xiàn)代農(nóng)業(yè)生產(chǎn)模式和運(yùn)行體系。本節(jié)主要針對(duì)農(nóng)機(jī)自動(dòng)駕駛系統(tǒng)的定位、路徑規(guī)劃與跟蹤控制展開論述。

2.1農(nóng)業(yè)機(jī)械中的定位技術(shù)。農(nóng)機(jī)定位技術(shù)是通過(guò)對(duì)農(nóng)機(jī)位置、航向角、車輪轉(zhuǎn)角和速度等位姿信息的測(cè)量，使得農(nóng)機(jī)準(zhǔn)確的知道自己所在的位置和所處的運(yùn)動(dòng)狀態(tài)，精準(zhǔn)定位是農(nóng)機(jī)實(shí)現(xiàn)自動(dòng)駕駛的先決條件之一，對(duì)后續(xù)的路徑規(guī)劃和控制都有著直接的影響。目前農(nóng)業(yè)機(jī)械領(lǐng)域主要應(yīng)用的定位技術(shù)按其原理的不同可分為三類：第一類是基于全球?qū)Ш叫l(wèi)星系統(tǒng)（globalnavigationsatellitesystem,GNSS）的定位方法，該系統(tǒng)可以為農(nóng)機(jī)提供三維坐標(biāo)、速度和時(shí)間信息，是農(nóng)業(yè)應(yīng)用中最基本的定位方法。在全球四大衛(wèi)星導(dǎo)航系統(tǒng)供應(yīng)商中，要以美國(guó)的GPS（globalpositioningsystem）在農(nóng)機(jī)導(dǎo)航領(lǐng)域應(yīng)用最為廣泛，目前農(nóng)機(jī)導(dǎo)航系統(tǒng)中普遍使用的RTK-GPS能達(dá)到厘米級(jí)的定位精度。隨著我國(guó)北斗衛(wèi)星導(dǎo)航系統(tǒng)的民用推廣，也將在農(nóng)業(yè)機(jī)械的定位中獲得越來(lái)越廣泛的應(yīng)用。第二類是基于機(jī)器視覺的定位方法，通過(guò)圖像的采集和處理，識(shí)別作物行并獲取導(dǎo)航基準(zhǔn)線，實(shí)現(xiàn)農(nóng)機(jī)與作物的相對(duì)位置與航向信息的測(cè)量[2]。第三類是基于慣性導(dǎo)航的定位方法，利用慣性測(cè)量單元（InertialMeasureUnit,IMU）獲得農(nóng)機(jī)的慣性信息和旋轉(zhuǎn)信息，并結(jié)合當(dāng)前的位置姿態(tài)信息推算下一時(shí)刻的位置和姿態(tài)。第二類和第三類方法都無(wú)法獲得農(nóng)機(jī)的絕對(duì)位置，通常用于輔助第一類方法進(jìn)行組合定位。GNSS廣泛應(yīng)用于農(nóng)業(yè)機(jī)械的自主導(dǎo)航系統(tǒng)，能夠?yàn)檗r(nóng)機(jī)提供高精度的絕對(duì)位置信息，但是單一依靠GNSS的導(dǎo)航技術(shù)容易受環(huán)境影響而出現(xiàn)定位不準(zhǔn)和丟失信號(hào)的情況，導(dǎo)致定位可靠性較差。通過(guò)將GNSS與機(jī)器視覺、慣性導(dǎo)航或者其他導(dǎo)航方式相結(jié)合，形成多傳感器融合方案可以有效提升定位可靠性，并且多傳感器之間可以相互糾正，能夠進(jìn)一步提升定位精度。目前基于多傳感器融合的定位方案，在農(nóng)機(jī)自動(dòng)駕駛領(lǐng)域受到了廣泛的重視和應(yīng)用，也是未來(lái)重要的發(fā)展趨勢(shì)。近幾年隨著SLAM(simultaneouslocalizationandmapping)的迅速發(fā)展，即同步定位于建圖技術(shù)，也逐漸在農(nóng)機(jī)自動(dòng)駕駛領(lǐng)域開始應(yīng)用和發(fā)展。

2.2路徑規(guī)劃與跟蹤控制技術(shù)。路徑規(guī)劃是農(nóng)機(jī)自動(dòng)導(dǎo)航與自主作業(yè)的重要環(huán)節(jié)，作業(yè)路徑的形狀和走向是影響農(nóng)機(jī)作業(yè)效率的主要因素，合理規(guī)劃路徑能夠提高導(dǎo)航系統(tǒng)的實(shí)用性，利于提高農(nóng)機(jī)作業(yè)效率和質(zhì)量，降低農(nóng)機(jī)消耗[3]。國(guó)內(nèi)外學(xué)者針對(duì)農(nóng)機(jī)導(dǎo)航領(lǐng)域的路徑規(guī)劃技術(shù)開展了較多的研究和試驗(yàn)，包括農(nóng)機(jī)轉(zhuǎn)彎策略與路徑規(guī)劃、全區(qū)域覆蓋路徑規(guī)劃、規(guī)避障礙物的路徑規(guī)劃以及不規(guī)則地塊的路徑規(guī)劃等面向田間復(fù)雜問題的各類研究。其中包括一些涉及田間路徑尋優(yōu)的研究，根據(jù)成本、作業(yè)質(zhì)量和路徑覆蓋效率等不同因素的考慮，設(shè)定相應(yīng)的優(yōu)化目標(biāo)和約束條件開展優(yōu)化分析，以期獲得最優(yōu)或較優(yōu)的作業(yè)路徑。路徑跟蹤控制的目的是讓自動(dòng)駕駛農(nóng)機(jī)能夠跟蹤由路徑規(guī)劃得到的軌跡，其原理是根據(jù)農(nóng)機(jī)測(cè)量的位置與規(guī)劃路徑的偏差信息控制轉(zhuǎn)向操縱機(jī)構(gòu)，使得農(nóng)機(jī)按照預(yù)先定義的軌跡行駛。目前農(nóng)機(jī)的路徑跟蹤控制方法大體可分為兩類。第一類是基于模型的控制方法，通過(guò)結(jié)合農(nóng)機(jī)的運(yùn)動(dòng)模型或動(dòng)力學(xué)模型進(jìn)行控制器的設(shè)計(jì)，這類方法考慮了運(yùn)動(dòng)學(xué)或動(dòng)力學(xué)約束，對(duì)農(nóng)機(jī)的運(yùn)動(dòng)狀態(tài)具有一定的預(yù)測(cè)功能，通常能夠達(dá)到較好的控制效果。農(nóng)機(jī)的動(dòng)力學(xué)模型在運(yùn)動(dòng)學(xué)的基礎(chǔ)上考慮質(zhì)量、慣性以及前后輪所受到側(cè)向力等因素對(duì)農(nóng)機(jī)運(yùn)動(dòng)狀態(tài)的影響，相對(duì)于運(yùn)動(dòng)學(xué)模型的方法具有更好的魯棒性、更精準(zhǔn)的控制效果。該類方法的缺點(diǎn)是需要建立控制對(duì)象的數(shù)學(xué)模型，對(duì)于建模復(fù)雜度高，參數(shù)不易獲取以及建模不準(zhǔn)確等一些情況適用性差。第二類是基于數(shù)據(jù)的控制方法，在農(nóng)機(jī)自動(dòng)駕駛領(lǐng)域研究和應(yīng)用較多的方法有PID控制、模糊自適應(yīng)控制和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制等。這類方法與模型無(wú)關(guān)，優(yōu)點(diǎn)是通用性強(qiáng)，缺點(diǎn)在于通常效果不如基于模型的控制方法。

3農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)在農(nóng)業(yè)機(jī)械中的應(yīng)用與發(fā)展

農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)是物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)和管理領(lǐng)域的具體應(yīng)用，通過(guò)農(nóng)業(yè)信息感知設(shè)備，按照約定協(xié)議，把農(nóng)業(yè)系統(tǒng)中動(dòng)植物生命體、環(huán)境要素、生產(chǎn)工具等物理部件和各種虛擬“物件”與互聯(lián)網(wǎng)連接起來(lái)，進(jìn)行信息交換和通訊，以實(shí)現(xiàn)對(duì)農(nóng)業(yè)對(duì)象和過(guò)程智能化識(shí)別、定位、跟蹤、監(jiān)控和管理的一種網(wǎng)絡(luò)[4]。農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)廣泛應(yīng)用于農(nóng)業(yè)環(huán)境監(jiān)控、智能化育種、農(nóng)業(yè)信息檢測(cè)、農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量溯源、農(nóng)機(jī)監(jiān)控與調(diào)度等多個(gè)領(lǐng)域，既是智能農(nóng)業(yè)的重要內(nèi)容，也是現(xiàn)代農(nóng)業(yè)的強(qiáng)大技術(shù)支撐。農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)對(duì)推動(dòng)農(nóng)機(jī)的信息化和智能化發(fā)揮著重要的作用，在農(nóng)業(yè)機(jī)械領(lǐng)域具有廣闊的應(yīng)用前景，目前國(guó)內(nèi)外已有不少工程應(yīng)用案例，例如通過(guò)農(nóng)機(jī)與監(jiān)控中心的遠(yuǎn)程物聯(lián)實(shí)現(xiàn)農(nóng)機(jī)的遠(yuǎn)程監(jiān)控與調(diào)度和農(nóng)機(jī)作業(yè)質(zhì)量監(jiān)控；通過(guò)手機(jī)與農(nóng)機(jī)物聯(lián)，使得農(nóng)戶可以便利通過(guò)手機(jī)實(shí)時(shí)了解農(nóng)機(jī)的行駛路線、運(yùn)作狀態(tài)、工作時(shí)間與進(jìn)度等信息；將多臺(tái)農(nóng)機(jī)與網(wǎng)絡(luò)遠(yuǎn)程控制系統(tǒng)物聯(lián)，實(shí)現(xiàn)多臺(tái)農(nóng)機(jī)的信息交互，用于多機(jī)的協(xié)同作業(yè)控制。目前，物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)在農(nóng)業(yè)機(jī)械領(lǐng)域的應(yīng)用和研究尚不完善，需要不斷探索物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)在農(nóng)業(yè)機(jī)械方面新的應(yīng)用。

4結(jié)束語(yǔ)

智能化農(nóng)機(jī)是推進(jìn)農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)的重要手段，是現(xiàn)代農(nóng)業(yè)發(fā)展的關(guān)鍵要素，歐洲、美國(guó)、日本等發(fā)達(dá)國(guó)家在農(nóng)機(jī)智能化方面的研究和應(yīng)用較早，發(fā)展水平較高。國(guó)內(nèi)農(nóng)機(jī)的智能化程度相對(duì)較低，應(yīng)用范圍不廣，發(fā)展相對(duì)滯后，農(nóng)機(jī)的智能化在國(guó)內(nèi)農(nóng)業(yè)的發(fā)展中還將大有可為。隨著5G、大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)、人工智能的不斷發(fā)展，將為農(nóng)業(yè)機(jī)械的智能化提供更有力的技術(shù)支撐，物聯(lián)網(wǎng)在農(nóng)業(yè)機(jī)械的智能化方面仍存在很多需要探索的應(yīng)用途徑；人工智能中的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和強(qiáng)化學(xué)習(xí)方法分別在農(nóng)機(jī)的視覺技術(shù)和智能決策領(lǐng)域具有廣闊的應(yīng)用前景；5G網(wǎng)絡(luò)的普及將會(huì)為智能農(nóng)機(jī)領(lǐng)域帶來(lái)更多全新的探索，等等。

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作者:吳越 單位:寧夏回族自治區(qū)鄉(xiāng)鎮(zhèn)企業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展服務(wù)中心