董 勝，袁朝輝，谷 超，楊 芳

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基于多學(xué)科技術(shù)融合的智能農(nóng)機(jī)控制平臺(tái)研究綜述

董 勝1，袁朝輝1※，谷 超2，楊 芳3

（1. 西北工業(yè)大學(xué)自動(dòng)化學(xué)院，西安710072；2.飛行器控制一體化技術(shù)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，中航工業(yè)自控所西安 710065；3. 河南科技大學(xué)機(jī)電學(xué)院，洛陽(yáng)471023）

農(nóng)業(yè)機(jī)械的自動(dòng)化和智能化包含內(nèi)容廣泛，有農(nóng)機(jī)定位與導(dǎo)航，動(dòng)態(tài)路徑規(guī)劃，機(jī)器視覺(jué)和遠(yuǎn)程監(jiān)控等，牽涉到大量的工程技術(shù)學(xué)科，包括導(dǎo)航、圖像、模型與策略、執(zhí)行器以及數(shù)據(jù)鏈等。農(nóng)機(jī)定位與導(dǎo)航一般采用基于農(nóng)機(jī)運(yùn)動(dòng)學(xué)模型結(jié)合GPS（global positioning system）/IMU（inertial measurement unit）組合導(dǎo)航信息，在導(dǎo)航路徑規(guī)劃算法指引下實(shí)現(xiàn)農(nóng)機(jī)軌跡跟蹤的方法。建立的農(nóng)機(jī)運(yùn)動(dòng)學(xué)模型精度，GPS數(shù)據(jù)的連續(xù)性以及慣導(dǎo)器件誤差系數(shù)漂移等因素都會(huì)影響該方法的有效性。路徑跟蹤通常采用各種現(xiàn)代控制理論與方法，而面對(duì)復(fù)雜的田間作業(yè)環(huán)境變化，農(nóng)機(jī)的自主避障以及動(dòng)態(tài)路徑規(guī)劃能力也會(huì)影響軌跡跟蹤精度。機(jī)器視覺(jué)的穩(wěn)定性和目標(biāo)特征信息分離度影響著農(nóng)機(jī)環(huán)境感知能力，目前目標(biāo)識(shí)別主要采用hough變換，hough變換的全局檢測(cè)特性決定了該算法運(yùn)算量較大，需要探究改進(jìn)特征提取算法。遠(yuǎn)程監(jiān)控農(nóng)機(jī)作業(yè)是智能農(nóng)機(jī)發(fā)展的一個(gè)方向，構(gòu)建無(wú)線(xiàn)導(dǎo)航，控制和視頻數(shù)據(jù)傳輸網(wǎng)絡(luò)有助于提高農(nóng)機(jī)的智能化水平，可以采用分布式哈希表(distributed hash table)來(lái)研究網(wǎng)絡(luò)覆蓋和互聯(lián)技術(shù)。該文融合多個(gè)學(xué)科，從高精度定位與導(dǎo)航技術(shù)、復(fù)雜環(huán)境及工況下農(nóng)機(jī)運(yùn)動(dòng)精確自主控制技術(shù)、穩(wěn)定清晰的機(jī)器視覺(jué)感知技術(shù)和基于4G網(wǎng)絡(luò)和新一代物聯(lián)網(wǎng)的高覆蓋數(shù)據(jù)傳輸技術(shù)幾個(gè)方面，論述了智能農(nóng)機(jī)在光機(jī)電液多個(gè)學(xué)科領(lǐng)域內(nèi)的研究現(xiàn)狀，并指出采用北斗地基增強(qiáng)網(wǎng)絡(luò)和網(wǎng)絡(luò)RTK(real-time kinematic)技術(shù)、慣導(dǎo)定位誤差精確建模與補(bǔ)償、環(huán)境感知與自主避障、立體結(jié)構(gòu)自組網(wǎng)技術(shù)以及多機(jī)協(xié)作是現(xiàn)代農(nóng)業(yè)機(jī)械的發(fā)展方向。以期為現(xiàn)代化智能農(nóng)業(yè)機(jī)械的設(shè)計(jì)提供參考。

農(nóng)業(yè)機(jī)械；導(dǎo)航；機(jī)器視覺(jué)；定位；數(shù)據(jù)鏈；多學(xué)科技術(shù)融合

0 引 言

智能農(nóng)機(jī)裝備是提質(zhì)增效、轉(zhuǎn)變發(fā)展方式、增強(qiáng)農(nóng)業(yè)綜合生產(chǎn)能力的基礎(chǔ)，對(duì)支撐現(xiàn)代農(nóng)業(yè)發(fā)展，保障糧食安全意義重大。2012年、2013年全國(guó)農(nóng)業(yè)機(jī)械行業(yè)累計(jì)完成工業(yè)總產(chǎn)值分別為3,382.40億元、3,800.00億元，同比增長(zhǎng)19.07%、12.35%[1]，市場(chǎng)需求剛性增長(zhǎng)。

以美國(guó)為代表的發(fā)達(dá)國(guó)家較早開(kāi)展了基于RTK-GPS (real-time kinematic-global positioning system)[2]技術(shù)的智能農(nóng)機(jī)定位與導(dǎo)航研究，迄今已累積了大量研究成果并成功用于商業(yè)化，國(guó)外主要代表廠(chǎng)家有Trimble、John Deere、GreenStar TM等。九十年代斯坦福大學(xué)的O’Connor等[3]將高精度RTK-GPS應(yīng)用于農(nóng)機(jī)導(dǎo)航中，其利用四天線(xiàn)GPS系統(tǒng)為拖拉機(jī)提供位姿信息，在田間行駛速度3.25 km/h時(shí)，航向誤差不大于0.1°，直線(xiàn)跟蹤標(biāo)準(zhǔn)差不大于2.5 cm。Noguchi等[4]提出了一種由RTK-GPS、光纖陀螺儀和慣性測(cè)量裝置組成的導(dǎo)航傳感器，可實(shí)現(xiàn)對(duì)農(nóng)機(jī)行進(jìn)中傾斜角和上升角度等位姿的測(cè)量，進(jìn)而完成實(shí)時(shí)偏差的確定和校正，實(shí)車(chē)運(yùn)行顯示改進(jìn)的農(nóng)機(jī)以2.5 m/s速度運(yùn)行時(shí)的位置偏差小于3 cm。Eaton等[5]將Back stepping控制方法應(yīng)用到農(nóng)機(jī)路徑跟蹤控制中，并且在控制方法的設(shè)計(jì)過(guò)程中考慮了轉(zhuǎn)向系動(dòng)力學(xué)特性的影響，取得了較好的試驗(yàn)效果。Payne等[6]在大量辨識(shí)試驗(yàn)的基礎(chǔ)上提出了一種航向率動(dòng)力學(xué)模型，并基于該模型設(shè)計(jì)了LQR路徑跟蹤控制方法，解決了農(nóng)機(jī)在高速行駛時(shí)的導(dǎo)航控制問(wèn)題。Derrick等[7]提出了一種模型參考自適應(yīng)控制系統(tǒng)，采用前饋橫擺角速度控制器補(bǔ)償偏航率，進(jìn)而提高了直線(xiàn)路徑的橫向位置跟蹤精度。Bergerman 等[8]使用激光掃描儀探測(cè)周?chē)鷺?shù)木及雜物進(jìn)行路徑規(guī)劃開(kāi)發(fā)了一款果園自主移動(dòng)機(jī)器人。Stombaugh[9]研究小組以Case Ih7220型號(hào)的兩輪驅(qū)動(dòng)拖拉機(jī)為平臺(tái)；以安裝位置高于駕駛艙的方式消除GPS信號(hào)滯后，行進(jìn)中導(dǎo)航最大偏差±16 cm。這些研究團(tuán)隊(duì)都或多或少的使用了跨學(xué)科的技術(shù)融合手段[10-13]，取得了較好的研究成果。

在國(guó)內(nèi)，羅錫文等[14-16]在東方紅X-804拖拉機(jī)上開(kāi)發(fā)了基于RTK-DGPS的導(dǎo)航控制系統(tǒng)。將拖拉機(jī)運(yùn)動(dòng)學(xué)模型和操縱控制模型相結(jié)合，設(shè)計(jì)了應(yīng)用地面?zhèn)尉嗖罘侄ㄎ凰惴ǖ膶?dǎo)航控制器，取得了很好的定位導(dǎo)航效果，達(dá)到前進(jìn)速度為0.8 m/s時(shí)，最大跟蹤誤差小于0.15 m，平均跟蹤誤差不超過(guò)0.03 m。李逃昌等[17-19]針對(duì)運(yùn)動(dòng)學(xué)模型中的近似條件對(duì)模型控制方法曲線(xiàn)路徑跟蹤精度的影響，提出了一種農(nóng)機(jī)導(dǎo)航自校正模型控制方法。該方法采用模型控制方法設(shè)計(jì)控制律，并采用模糊控制方法自適應(yīng)地在線(xiàn)調(diào)節(jié)模型控制律的控制量。前進(jìn)速度為 1.0 m/s時(shí)，直線(xiàn)跟蹤最大橫向偏差小于0.0649 m，曲線(xiàn)跟蹤橫向最大偏差小于0.1857 m。根據(jù)近年來(lái)公開(kāi)出來(lái)的相關(guān)研究?jī)?nèi)容和研究成果，國(guó)內(nèi)學(xué)者在定位和導(dǎo)航技術(shù)方面取得了一定進(jìn)步[20-22]，但是從事農(nóng)機(jī)智能化研究工作的機(jī)構(gòu)主要集中在高校以及一些大公司，相關(guān)設(shè)備也只是處在試驗(yàn)階段。農(nóng)機(jī)作業(yè)信息感知、決策智控、試驗(yàn)檢測(cè)等基礎(chǔ)和關(guān)鍵共性技術(shù)實(shí)力薄弱。農(nóng)機(jī)裝備在制造過(guò)程、整機(jī)裝配以及電器系統(tǒng)可靠性檢測(cè)方法和手段缺乏，系統(tǒng)復(fù)雜度較高，裝備田間試驗(yàn)數(shù)據(jù)不足等問(wèn)題制約著智能農(nóng)機(jī)的發(fā)展應(yīng)用，因此實(shí)現(xiàn)農(nóng)業(yè)智能化，完成農(nóng)業(yè)革命還有很長(zhǎng)的路需要走。

1 智能農(nóng)機(jī)的多學(xué)科技術(shù)融合

智能農(nóng)機(jī)的研究應(yīng)該滲透到多個(gè)學(xué)科，美國(guó)伊利諾伊州立大學(xué)Dickson MA等以John Deere GATOR型農(nóng)用車(chē)為平臺(tái)；建立了2自由度的線(xiàn)性動(dòng)力學(xué)模型，RTK-DGPS、光纖陀螺FOG（fiber optic gyroscop）和IMU(inertial measurement unit)結(jié)合應(yīng)用于農(nóng)機(jī)作業(yè)路線(xiàn)跟蹤導(dǎo)航；提出預(yù)瞄策略的動(dòng)態(tài)路徑搜索算法；通過(guò)WLAN與基站GIS數(shù)據(jù)相比校正，農(nóng)機(jī)前進(jìn)速度為3.5 m/s時(shí)，最大跟蹤誤差±10 cm[23]。這套智能農(nóng)機(jī)實(shí)現(xiàn)方案融合了多項(xiàng)技術(shù)，對(duì)中國(guó)智能農(nóng)機(jī)的發(fā)展具有啟發(fā)意義。

2016年中國(guó)中央一號(hào)文件指出，加快中國(guó)農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化，重點(diǎn)要在農(nóng)業(yè)裝備、智能農(nóng)業(yè)等領(lǐng)域突破關(guān)鍵技術(shù)。一些學(xué)者也分析提出了中國(guó)發(fā)展農(nóng)業(yè)機(jī)械的重點(diǎn)領(lǐng) 域[24]。為了更好的適應(yīng)國(guó)家三農(nóng)工作計(jì)劃，關(guān)于智能農(nóng)業(yè)裝備可以開(kāi)展以拖拉機(jī)及聯(lián)合多農(nóng)機(jī)具為對(duì)象進(jìn)行基于北斗的農(nóng)機(jī)定位與導(dǎo)航、機(jī)器視覺(jué)、機(jī)器學(xué)習(xí)、智能組網(wǎng)以及多機(jī)協(xié)作[25]的研究，多學(xué)科既相互獨(dú)立又緊密相連。本文將從復(fù)雜環(huán)境下基于北斗的定位導(dǎo)航技術(shù)，機(jī)器視覺(jué)感知技術(shù)，移動(dòng)通信結(jié)合物聯(lián)網(wǎng)的自組網(wǎng)數(shù)據(jù)傳輸技術(shù)和自主作業(yè)智能控制技術(shù)幾個(gè)方面論述智能農(nóng)機(jī)在導(dǎo)航、控制、互聯(lián)網(wǎng)等領(lǐng)域內(nèi)的研究現(xiàn)狀與發(fā)展。提出一套跨學(xué)科組建智能農(nóng)機(jī)系統(tǒng)的實(shí)施策略，系統(tǒng)結(jié)構(gòu)框圖如圖1所示。

整個(gè)系統(tǒng)分為電子控制單元ECU（electronic control unit），農(nóng)機(jī)操縱控制，定位與導(dǎo)航，自組網(wǎng)等部分。ECU負(fù)責(zé)頂層決策，人機(jī)交互以及數(shù)據(jù)傳輸功能。農(nóng)機(jī)操縱控制系統(tǒng)負(fù)責(zé)實(shí)際農(nóng)機(jī)的運(yùn)動(dòng)控制，以及緊急突發(fā)情況下的自主決策功能。各個(gè)部分相互獨(dú)立，通過(guò)互相傳輸?shù)臄?shù)據(jù)流各個(gè)部分又緊密聯(lián)系起來(lái)，共同完成農(nóng)機(jī)田間作業(yè)的復(fù)雜控制任務(wù)。下文將針對(duì)多學(xué)科技術(shù)在智能農(nóng)機(jī)系統(tǒng)應(yīng)用上的研究現(xiàn)狀和存在的一些問(wèn)題，提出相應(yīng)的改善方法。進(jìn)而整合成一套基于北斗導(dǎo)航的智能農(nóng)機(jī)設(shè)計(jì)方案，并在方案設(shè)計(jì)過(guò)程中給出了一些可以開(kāi)展進(jìn)一步研究的內(nèi)容，這些研究?jī)?nèi)容也代表了智能農(nóng)機(jī)未來(lái)一段時(shí)間內(nèi)某一領(lǐng)域內(nèi)的發(fā)展方向。

圖1 智能農(nóng)機(jī)系統(tǒng)組成

2 農(nóng)機(jī)定位與導(dǎo)航

目前中國(guó)農(nóng)機(jī)定位與導(dǎo)航廣泛采用傳統(tǒng)RTK-GPS技術(shù)，該技術(shù)方法的觀(guān)測(cè)誤差會(huì)隨著流動(dòng)站與基準(zhǔn)站距離的增大而增長(zhǎng)，觀(guān)測(cè)結(jié)果的準(zhǔn)確度不能保證。在丘陵以及西部偏遠(yuǎn)地區(qū)導(dǎo)航信號(hào)還會(huì)受遮擋、信號(hào)增強(qiáng)站點(diǎn)分布稀疏等因素影響。有必要開(kāi)展以北斗導(dǎo)航為核心輔助慣性導(dǎo)航元件的導(dǎo)航系統(tǒng)創(chuàng)新，且可以從“提高北斗定位精度”和“導(dǎo)航誤差精確建模與補(bǔ)償”等方面開(kāi)展研究[26]。圖2展示了一種農(nóng)機(jī)導(dǎo)航方案。

圖2 農(nóng)機(jī)組合定位導(dǎo)航

該農(nóng)機(jī)定位與導(dǎo)航采用北斗結(jié)合IMU的緊組合導(dǎo)航模式。北斗信號(hào)經(jīng)過(guò)地基增強(qiáng)網(wǎng)絡(luò)后可以滿(mǎn)足偏遠(yuǎn)地區(qū)使用的要求，機(jī)載慣導(dǎo)元件誤差精確建模補(bǔ)償控制處理后給出的慣導(dǎo)信息融合北斗星歷數(shù)據(jù)，進(jìn)而與北斗信號(hào)比較通過(guò)設(shè)計(jì)最優(yōu)綜合與濾波算法，反饋補(bǔ)償修正北斗數(shù)據(jù)和慣導(dǎo)數(shù)據(jù)。

2.1 基于北斗地基增強(qiáng)網(wǎng)絡(luò)的高精度定位方法

北斗導(dǎo)航系統(tǒng)和地面慣性測(cè)量單元是完成農(nóng)機(jī)定位與導(dǎo)航的關(guān)鍵。北斗信號(hào)較弱時(shí)，無(wú)法直接使用衛(wèi)星定位導(dǎo)航數(shù)據(jù)，可以考慮利用網(wǎng)絡(luò)RTK技術(shù)和基于國(guó)家北斗地基增強(qiáng)網(wǎng)絡(luò)的高精度差分定位技術(shù)，融合北斗地基增強(qiáng)網(wǎng)絡(luò)與移動(dòng)增強(qiáng)基準(zhǔn)站提供差分?jǐn)?shù)據(jù)服務(wù)，以此來(lái)保證導(dǎo)航定位精度，可以從以下幾個(gè)方面開(kāi)展研究：

1）研究北斗地基增強(qiáng)技術(shù)，建立精確的最優(yōu)化觀(guān)測(cè)模型，研究北斗衛(wèi)星誤差來(lái)源及消除方法，使用虛擬參考站VRS(virtual reference station)技術(shù)克服傳統(tǒng)RTK的缺陷，修正導(dǎo)航定位的實(shí)時(shí)相關(guān)誤差。

2）研究觀(guān)測(cè)數(shù)據(jù)處理的關(guān)鍵技術(shù)，載波相位觀(guān)測(cè)通常會(huì)由于各種原因產(chǎn)生周跳，周跳探測(cè)與恢復(fù)是保證定位精度的前提，整周模糊度解算是高精度定位的關(guān)鍵步驟。處理好觀(guān)測(cè)數(shù)據(jù)將提升北斗地基增強(qiáng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)農(nóng)機(jī)導(dǎo)航高精度定位的支撐作用；

3）研究多導(dǎo)航系統(tǒng)

北斗/GPS/GLONASS/Galileo多模多頻觀(guān)測(cè)信息最優(yōu)融合模型和模型參數(shù)精確估計(jì)方法以及基于多系統(tǒng)冗余信息的驗(yàn)后殘差載波粗差探測(cè)方法，實(shí)現(xiàn)高精度載波信息質(zhì)量控制，提高農(nóng)機(jī)北斗導(dǎo)航系統(tǒng)定位精度。

2.2 農(nóng)機(jī)慣導(dǎo)誤差精確建模與補(bǔ)償方法

IMU器件在實(shí)際使用過(guò)程中其定位導(dǎo)航誤差不斷積累，隨工作時(shí)間的增長(zhǎng)而變大，通常定期利用外部信息（GPS/北斗數(shù)據(jù)）進(jìn)行誤差校正。這就導(dǎo)致有部分時(shí)間內(nèi)定位導(dǎo)航誤差較大。通常采用Kalman濾波算法精確估計(jì)陀螺漂移和加速度計(jì)零偏，研究農(nóng)機(jī)設(shè)備三維運(yùn)動(dòng)約束，對(duì)慣導(dǎo)誤差精確建模，實(shí)現(xiàn)對(duì)慣導(dǎo)定位誤差的實(shí)時(shí)補(bǔ)償和控制。導(dǎo)航坐標(biāo)系選取東北天地理坐標(biāo)系，忽略加速度計(jì)的刻度系數(shù)誤差和安裝誤差角，慣導(dǎo)姿態(tài)誤差方程為[27]

（2）

（3）

速度誤差方程為

（5）

（6）

定位誤差方程為

（8）

（9）

在上述模型的基礎(chǔ)上可以進(jìn)一步考慮刻度系數(shù)誤差和安裝誤差角，建立誤差的精確模型[27]。將誤差方程寫(xiě)成狀態(tài)空間描述，拉普拉斯變換后求得特征根可以分析導(dǎo)航誤差特性[28]。通過(guò)遞推卡爾曼濾波器將北斗導(dǎo)航信息和慣導(dǎo)系統(tǒng)的信息進(jìn)行融合，用北斗的導(dǎo)航信息作為慣導(dǎo)系統(tǒng)的校正信息，狀態(tài)變量選擇導(dǎo)航系統(tǒng)誤差和各慣性器件誤差。通過(guò)對(duì)誤差精確建模和組合導(dǎo)航的信息融合技術(shù)達(dá)到在偏遠(yuǎn)地區(qū)復(fù)雜環(huán)境下的高精度定位和導(dǎo)航目的。

3 農(nóng)機(jī)機(jī)器視覺(jué)感知

針對(duì)復(fù)雜環(huán)境下對(duì)農(nóng)機(jī)導(dǎo)航精度、實(shí)時(shí)性及自主精準(zhǔn)作業(yè)的需求，構(gòu)建穩(wěn)定清晰的全向視覺(jué)與雙目視覺(jué)結(jié)合的多源視覺(jué)感知平臺(tái)，可以提高農(nóng)機(jī)系統(tǒng)對(duì)復(fù)雜作業(yè)環(huán)境與目標(biāo)對(duì)象的綜合感知與分析能力，實(shí)現(xiàn)農(nóng)機(jī)靜態(tài)及行進(jìn)過(guò)程中對(duì)地理標(biāo)志物、障礙物、農(nóng)作物等目標(biāo)的準(zhǔn)確辨識(shí)，為農(nóng)機(jī)在衛(wèi)星信號(hào)不穩(wěn)定、慣導(dǎo)誤差累積作業(yè)環(huán)境下提供高精度位置信息，彌補(bǔ)慣性導(dǎo)航系統(tǒng)的缺陷。目前主要的目標(biāo)識(shí)別方法有Hough變換，模型匹配，虛交點(diǎn)分析等，然后還可以根據(jù)攝像機(jī)與目標(biāo)的幾何關(guān)系得到機(jī)械的位置姿態(tài)，用于輔助導(dǎo)航。

3.1 圖像場(chǎng)景特征分析與目標(biāo)識(shí)別技術(shù)

給智能農(nóng)機(jī)裝上全向視覺(jué)裝置，對(duì)視覺(jué)系統(tǒng)獲取的環(huán)境信息進(jìn)行場(chǎng)景分析。針對(duì)衛(wèi)星信號(hào)不穩(wěn)定、慣導(dǎo)誤差累積、農(nóng)機(jī)無(wú)法獲得連續(xù)有效的高精度定位信息的問(wèn)題，通過(guò)圖像分析技術(shù)對(duì)特定標(biāo)識(shí)進(jìn)行識(shí)別，提取該標(biāo)識(shí)下預(yù)設(shè)的位置信息，修正慣導(dǎo)誤差，可以與第2節(jié)介紹的北斗/慣導(dǎo)組合定位系統(tǒng)進(jìn)行互補(bǔ)。

在國(guó)內(nèi)，機(jī)器視覺(jué)還主要集中在人臉、字體以及車(chē)牌識(shí)別等方面的應(yīng)用上，而其在具有復(fù)雜環(huán)境的農(nóng)業(yè)領(lǐng)域應(yīng)用還不廣泛。農(nóng)機(jī)的自能化離不開(kāi)機(jī)器視覺(jué)。其對(duì)智能農(nóng)機(jī)的動(dòng)作起提前預(yù)測(cè)作用[29]。張磊等[30-31]通過(guò)在農(nóng)機(jī)上安裝機(jī)器視覺(jué)在低速（<10 km/h）行駛中，其檢測(cè)障礙物的正確率達(dá)到96%，且不依靠慣導(dǎo)很好地完成了路徑跟蹤。其他學(xué)者[32-34]依靠機(jī)器視覺(jué)技術(shù)也很好地實(shí)現(xiàn)復(fù)雜環(huán)境下的路徑跟蹤和農(nóng)作物的特征提取。

3.1.1 特征信息提取

圖像理解任務(wù)的目標(biāo)識(shí)別與分析算法應(yīng)用比較廣泛的特征主要有低層視覺(jué)特征，中間語(yǔ)義特征和上下文特征[35]。低層視覺(jué)特征獲取方便，易于表達(dá)，應(yīng)用廣泛。但是特征數(shù)量較多，尤其是在復(fù)雜作業(yè)環(huán)境下使用低層視覺(jué)會(huì)大大提高算法復(fù)雜度。中間語(yǔ)義特征主要包括語(yǔ)義屬性特征，區(qū)域語(yǔ)義概念特征和詞袋（Bag-of-Word）[36-37]特征。低層視覺(jué)特征和中間語(yǔ)義在目標(biāo)識(shí)別中效率不高。而使用上下文信息進(jìn)行特征識(shí)別可以快速的捕獲特定場(chǎng)景中的重點(diǎn)信息。上下文信息中應(yīng)用到了經(jīng)驗(yàn)知識(shí)，可與統(tǒng)計(jì)模型如馬爾科夫隨機(jī)模型等結(jié)合起來(lái)。常用的上下文信息包括與目標(biāo)物體臨近的其他物體，物體自身的局部子區(qū)域。在復(fù)雜的農(nóng)田作業(yè)環(huán)境中可利用的上下文信息非常多，比如田壟的走勢(shì)信息，農(nóng)作物的分布生長(zhǎng)狀態(tài)等[38-39]。通過(guò)對(duì)比一段圖像序列中的每幀圖片識(shí)別出田間的各種突發(fā)情況，采用合理的分類(lèi)算法訓(xùn)練出智能分類(lèi)器。

3.1.2 特征信息表達(dá)

在特征獲取的基礎(chǔ)上，所選取的特征信息表達(dá)方式是決定數(shù)據(jù)樣本之間的相似性和分類(lèi)器設(shè)計(jì)關(guān)鍵。圖像特征信息優(yōu)化表達(dá)的策略主要有基于特征提取的特征選擇和高維數(shù)據(jù)聚類(lèi)方法[40]等理論。

基于特征提取的特征選擇算法主要以主成分分析PCA（principal component analysis）[41]和線(xiàn)性判別分析LDA（linear discriminant analysis）[42]為主。PCA實(shí)際上是一種基于數(shù)據(jù)集方差的特征選擇算法的擴(kuò)展。通過(guò)樣本重構(gòu)使得樣本在低維空間中盡量分散且保留樣本原始空間的差異性。LDA基本思想是將高維空間的樣本投射到最佳鑒別矢量空間，投射后保證樣本在新的空間中有最大的類(lèi)間距離和最小的類(lèi)內(nèi)距離，一般采用Fisher準(zhǔn)則函數(shù)。

當(dāng)圖像數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為向量后，數(shù)據(jù)的維度一般都很大，高維數(shù)據(jù)的聚類(lèi)方法研究的就是數(shù)據(jù)間邏輯上或物理上的聯(lián)系，通過(guò)一定的規(guī)則將原始特征數(shù)據(jù)劃分為在性質(zhì)上相似的特征數(shù)據(jù)點(diǎn)。進(jìn)而把一個(gè)沒(méi)有類(lèi)別標(biāo)記的數(shù)據(jù)集按照某種準(zhǔn)則劃分成若干個(gè)子集（類(lèi)），并使相似的數(shù)據(jù)對(duì)象盡可能地歸為一類(lèi)、不相似的數(shù)據(jù)對(duì)象盡可能地劃分到不同的類(lèi)中[43]。通常采用子空間聚類(lèi)或模糊聚類(lèi)方法。子空間聚類(lèi)可分為自下而上、自頂而下和混合策略3種類(lèi)型[44]。典型的算法有CLIQUE（clustering in quest）[45]，ENCLUS（entropy-based clustering）[46]和MAFIA（merging of adaptive finite intervals algorithm）[47]等。該類(lèi)算法通過(guò)使用Apriori策略來(lái)查找和合并某度量大于給定閾值的網(wǎng)格，產(chǎn)生候選子空間。并將這些候選子空間按其覆蓋即子空間中點(diǎn)數(shù)量的大小排序，最后用最小描述長(zhǎng)度準(zhǔn)則將規(guī)模較低的子空間刪除。這類(lèi)算法理論上可以處理任意數(shù)量維中的任意形狀和類(lèi)型的簇。模糊聚類(lèi)方法主要是把含有個(gè)樣本的數(shù)據(jù)集分為類(lèi)，聚類(lèi)結(jié)果用聚類(lèi)中心和隸屬度表示[48]。主要目的是通過(guò)選取合適的迭代準(zhǔn)則，在極值的約束條件下使得目標(biāo)函數(shù)最小，即存在：

（12）

3.2 高穩(wěn)定全向和雙目視覺(jué)的農(nóng)機(jī)精確導(dǎo)航方法

復(fù)雜或極端作業(yè)環(huán)境下，可以采用較明顯的自然界特征信息（犁溝，田壟以及農(nóng)作物等）來(lái)提取導(dǎo)航基準(zhǔn)線(xiàn)，輔助農(nóng)機(jī)導(dǎo)航。但是實(shí)際應(yīng)用中農(nóng)機(jī)不同角度光照強(qiáng)度的影響較大，以及田間雜草等因素影響也會(huì)導(dǎo)致導(dǎo)航基準(zhǔn)線(xiàn)丟失。這種情況下可以利用置于農(nóng)機(jī)頂部的具有大范圍轉(zhuǎn)動(dòng)能力的高穩(wěn)定高清晰全向視覺(jué)獲取地標(biāo)場(chǎng)景圖像，重新找到較遠(yuǎn)范圍內(nèi)的基準(zhǔn)線(xiàn)。并且還可以利用多個(gè)人工放置的地標(biāo)或特征較為明顯的天然地標(biāo)，通過(guò)上節(jié)論述的特征提取技術(shù)對(duì)特定標(biāo)識(shí)進(jìn)行識(shí)別，提取該預(yù)設(shè)標(biāo)識(shí)的位置信息，設(shè)計(jì)多地標(biāo)/農(nóng)機(jī)間距解算算法，利用多地標(biāo)與農(nóng)機(jī)的距離信息和幾何關(guān)系，結(jié)合三維空間中的Chan算法輔助農(nóng)機(jī)自定位。

高穩(wěn)定高清晰全向視覺(jué)獲取農(nóng)機(jī)周?chē)暰皥D像，并采用圖像拼接技術(shù)得到全景圖像，以其作為目標(biāo)定位與識(shí)別的參考[49-50]；通過(guò)采集的視覺(jué)圖像，Cheein使用SVM使農(nóng)機(jī)正確識(shí)別出橄欖園中的樹(shù)枝障礙物[51]。置于農(nóng)機(jī)前端的雙目視覺(jué)采集農(nóng)機(jī)前方視景圖像，圖像數(shù)據(jù)信息融合后，結(jié)合全向視覺(jué)多場(chǎng)景圖像信息，可以實(shí)現(xiàn)復(fù)雜多變環(huán)境，如光照強(qiáng)度不均勻，目標(biāo)形變，遮擋，背景雜亂，背景與目標(biāo)具有相似特征，目標(biāo)多變性等作業(yè)環(huán)境條件下，目標(biāo)作物、苗田壟線(xiàn)和障礙物等的準(zhǔn)確識(shí)別。通過(guò)對(duì)視景圖像信息分析，給出農(nóng)機(jī)導(dǎo)航線(xiàn)，識(shí)別障礙物位置與類(lèi)型，協(xié)助指導(dǎo)農(nóng)機(jī)自主行進(jìn)，穩(wěn)定有效避障，減少漏檢漏耕，保證農(nóng)機(jī)的精確自主作業(yè)。

4 農(nóng)機(jī)物聯(lián)網(wǎng)與數(shù)據(jù)鏈

在現(xiàn)代農(nóng)業(yè)生產(chǎn)、經(jīng)營(yíng)和管理環(huán)節(jié)中，充分利用物聯(lián)網(wǎng)，電信網(wǎng)以及無(wú)線(xiàn)傳感器自組網(wǎng)絡(luò)的智能農(nóng)機(jī)數(shù)據(jù)傳輸技術(shù)，能夠給智能農(nóng)業(yè)的發(fā)展提供強(qiáng)大的動(dòng)力。將多鏈路數(shù)據(jù)傳輸技術(shù)應(yīng)用到農(nóng)業(yè)各環(huán)節(jié)中已是目前的發(fā)展趨勢(shì)。要求突破在空天地各個(gè)層面（移動(dòng)通信網(wǎng)、北斗導(dǎo)航、無(wú)人機(jī)和作業(yè)面自組織網(wǎng)）的立體拓?fù)渥越M網(wǎng)技術(shù)，滿(mǎn)足農(nóng)機(jī)作業(yè)區(qū)域網(wǎng)絡(luò)覆蓋，保證自組網(wǎng)的魯棒性和傳輸可靠性，為農(nóng)機(jī)作業(yè)提供網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)傳輸保障。

針對(duì)農(nóng)機(jī)各環(huán)境條件下的自主作業(yè)與遠(yuǎn)程監(jiān)控、北斗精確定位對(duì)數(shù)據(jù)傳輸帶寬的需求，依靠移動(dòng)通信網(wǎng)絡(luò)（TD-LTE、LTE、NB-IoT）[52-54]，地面工作站，空中無(wú)人機(jī)基站和地面無(wú)線(xiàn)網(wǎng)格網(wǎng)絡(luò)（MESH）構(gòu)建立體拓?fù)渥越M網(wǎng)，網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)如圖3所示。并在自組網(wǎng)絡(luò)中實(shí)現(xiàn)多跳分組無(wú)線(xiàn)路由協(xié)議[55]能夠?qū)崿F(xiàn)多鏈路數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)傳輸。

地面工作站負(fù)責(zé)作業(yè)區(qū)域和移動(dòng)通信網(wǎng)的連接，地面工作站和空中無(wú)人機(jī)上的多鏈路接入設(shè)備一同構(gòu)成作業(yè)區(qū)域主網(wǎng)。如公網(wǎng)斷開(kāi)，地面工作站還負(fù)責(zé)區(qū)域北斗差分信號(hào)的處理和播發(fā)。

圖3 立體網(wǎng)絡(luò)覆蓋示意圖

空中無(wú)人機(jī)基站負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)中繼，保證地面作業(yè)區(qū)域的移動(dòng)農(nóng)機(jī)網(wǎng)絡(luò)覆蓋，地面MESH網(wǎng)絡(luò)與空中無(wú)人機(jī)基站協(xié)同完成農(nóng)機(jī)WiFi的網(wǎng)絡(luò)覆蓋，具體可以從以下幾個(gè)方面開(kāi)展研究：

4.1 立體拓?fù)渚W(wǎng)絡(luò)

農(nóng)機(jī)的作業(yè)區(qū)域有多種網(wǎng)絡(luò)覆蓋，自組網(wǎng)絡(luò)覆蓋、WiFi自組網(wǎng)覆蓋、TD-LTE、NB-IoT技術(shù)的覆蓋及北斗短報(bào)文衛(wèi)星波束覆蓋[56]。結(jié)合基于分布式哈希表的結(jié)構(gòu)化路由算法實(shí)現(xiàn)可控的路由走向和開(kāi)放的路由架構(gòu)，滿(mǎn)足農(nóng)業(yè)組網(wǎng)需要。

當(dāng)移動(dòng)通信LTE、NB-IoT網(wǎng)絡(luò)有效覆蓋農(nóng)機(jī)作業(yè)區(qū)域時(shí)，信號(hào)質(zhì)量較好，多鏈路自組網(wǎng)絡(luò)的接入設(shè)備集成了4G收發(fā)模塊。能夠直接訪(fǎng)問(wèn)移動(dòng)通信網(wǎng)進(jìn)行傳輸視頻信息、北斗差分信息；通過(guò)NB-IoT接入，可傳送圖文信息。

當(dāng)公網(wǎng)LTE、NB-IoT網(wǎng)絡(luò)信號(hào)質(zhì)量較差的情況下，農(nóng)機(jī)上多鏈路自組網(wǎng)絡(luò)的接入設(shè)備能夠組成LTE自組網(wǎng)和WiFi MESH自組網(wǎng)。2類(lèi)自組網(wǎng)通過(guò)地面工作站中繼接入中國(guó)移動(dòng)4G網(wǎng)絡(luò)，這樣農(nóng)機(jī)上的接入設(shè)備可使用移動(dòng)通信網(wǎng)絡(luò)傳送控制中心的各類(lèi)數(shù)據(jù)信息。

在移動(dòng)通信信號(hào)覆蓋較差，或者其他原因地面工作站無(wú)法訪(fǎng)問(wèn)公網(wǎng)時(shí)，農(nóng)機(jī)作業(yè)區(qū)域內(nèi)可組成自組網(wǎng)絡(luò)，完成區(qū)域差分信息和農(nóng)機(jī)信息傳輸。地面工作站為本地?cái)?shù)據(jù)控制中心，通過(guò)控制空中無(wú)人機(jī)基站的高度和位置實(shí)現(xiàn)接入設(shè)備發(fā)射功率的控制。

4.2 LTE、WiFi與MESH的多跳自組網(wǎng)

復(fù)雜的多跳自組網(wǎng)需要解決全網(wǎng)絡(luò)的時(shí)間同步問(wèn)題[57]，恰恰采用的北斗導(dǎo)航報(bào)文中含有精確的世界時(shí)，可以用于自組網(wǎng)絡(luò)的時(shí)間同步。

農(nóng)機(jī)LTE組網(wǎng)由地面工作站、空中無(wú)人機(jī)基站、農(nóng)機(jī)多鏈路接入節(jié)點(diǎn)組成；WiFi MESH自組網(wǎng)由地面和空中節(jié)點(diǎn)組成。節(jié)點(diǎn)與相鄰節(jié)點(diǎn)能直接通信，節(jié)點(diǎn)與其他節(jié)點(diǎn)可以通過(guò)多跳路由實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)傳輸。

多跳路由網(wǎng)絡(luò)不存在一個(gè)網(wǎng)絡(luò)中心控制點(diǎn)，允許所有節(jié)點(diǎn)任意移動(dòng)，通信質(zhì)量不會(huì)因?yàn)橐粋€(gè)節(jié)點(diǎn)的移動(dòng)而受到影響，使用較多的就是OLSR（optimized link state routing protocol）協(xié)議。多跳組網(wǎng)技術(shù)組網(wǎng)方便快捷，提高了信道利用率。

4.3 網(wǎng)絡(luò)接入方式及通用網(wǎng)關(guān)設(shè)計(jì)方法

農(nóng)業(yè)多鏈路數(shù)據(jù)傳輸網(wǎng)絡(luò)需要保證傳輸數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)性和可靠性，但由于實(shí)際應(yīng)用中各網(wǎng)絡(luò)接入技術(shù)間相對(duì)獨(dú)立，缺乏可靠的協(xié)同機(jī)制，各鏈路間的無(wú)縫切換難以保證。這種情況下可以研究通用的WiFi、自組網(wǎng)LTE到公網(wǎng)LTE協(xié)議轉(zhuǎn)換，即通用網(wǎng)關(guān)協(xié)議。

對(duì)于作業(yè)區(qū)域的節(jié)點(diǎn)，多條鏈路（專(zhuān)網(wǎng)LTE、WiFi）數(shù)據(jù)可捆綁在一起，形成一個(gè)虛擬的鏈路，節(jié)點(diǎn)作為“鏈路束節(jié)點(diǎn)”。網(wǎng)絡(luò)層將鏈路束當(dāng)作一條普通的鏈路，完成通信。并將多協(xié)議數(shù)據(jù)報(bào)文封裝，為高層的局域網(wǎng)協(xié)議通過(guò)廣域網(wǎng)傳輸提供一種標(biāo)準(zhǔn)機(jī)制，在數(shù)據(jù)鏈路層實(shí)現(xiàn)多鏈路協(xié)議的融合，為網(wǎng)絡(luò)層提供統(tǒng)一的傳輸格式和路由協(xié)議。

4.4 WiFi自組網(wǎng)按需路由選擇協(xié)議

目前最具代表性的按需路由方式有動(dòng)態(tài)源路由協(xié)議和專(zhuān)用按需距離向量路由協(xié)議，這樣中間節(jié)點(diǎn)不用周期性的路由信息廣播，節(jié)省了一部分網(wǎng)絡(luò)帶寬，并且適用于能量有限的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境。接下來(lái)需要研究的內(nèi)容是深入分析按需驅(qū)動(dòng)路由協(xié)議涉及的多請(qǐng)求處理、出錯(cuò)處理、路由表建立及維護(hù)等。研究按需路由維護(hù)機(jī)制，適應(yīng)農(nóng)機(jī)作業(yè)區(qū)域自組網(wǎng)覆蓋。

5 復(fù)雜環(huán)境、工況農(nóng)機(jī)精確自主控制方法

農(nóng)機(jī)自主控制的關(guān)鍵在于解決復(fù)雜環(huán)境、工況下農(nóng)機(jī)的智能調(diào)整策略和農(nóng)機(jī)的自主決策。農(nóng)機(jī)作業(yè)環(huán)境較為復(fù)雜，農(nóng)機(jī)、農(nóng)具種類(lèi)多，作業(yè)類(lèi)型多，耕地坡度差異，土壤附著力差異，作業(yè)時(shí)存在障礙物等，農(nóng)機(jī)應(yīng)能在這些復(fù)雜情況下均能精確自主運(yùn)行，實(shí)現(xiàn)農(nóng)機(jī)最佳動(dòng)力匹配、農(nóng)機(jī)自主控制等。

在圖1所示的系統(tǒng)組成圖中，集成智能操控系統(tǒng)完成機(jī)器學(xué)習(xí)、自主控制的任務(wù)。通過(guò)控制農(nóng)機(jī)上的各種操縱機(jī)構(gòu)完成自主避障路徑規(guī)劃，無(wú)人干預(yù)困境脫險(xiǎn)[58]等工作。具體到系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)方法上可以依靠圖4所示的策略完成。

圖4 農(nóng)機(jī)精確自主控制實(shí)現(xiàn)策略

5.1 “農(nóng)機(jī)-農(nóng)具-土壤”動(dòng)力學(xué)特性的數(shù)學(xué)描述

對(duì)各類(lèi)農(nóng)機(jī)、農(nóng)具、土壤力學(xué)特性進(jìn)行分類(lèi)分析，建立農(nóng)機(jī)具多自由度動(dòng)力學(xué)模型，通過(guò)理論分析和試驗(yàn)研究，尋求實(shí)際農(nóng)機(jī)作業(yè)條件下的降階模型，該動(dòng)力學(xué)模型結(jié)構(gòu)參數(shù)可能不確定[59]。針對(duì)模型參數(shù)不確定情況可以采用最小二乘遞推在線(xiàn)辨識(shí)的方法來(lái)解決。以實(shí)際農(nóng)機(jī)狀態(tài)量與模型狀態(tài)量的差值函數(shù)最小為目標(biāo)進(jìn)行參數(shù)估計(jì)，不斷優(yōu)化直到識(shí)別出一個(gè)在特定條件下相對(duì)精確的系統(tǒng)模型，

最小二乘遞推算法可以概括為取加權(quán)矩陣

（14）

（15）

5.2 研究基于動(dòng)力學(xué)模型和控制律參數(shù)自調(diào)整的軌跡跟蹤控制策略

基于農(nóng)機(jī)作業(yè)動(dòng)力學(xué)特性設(shè)計(jì)控制策略，通過(guò)導(dǎo)航控制偏差預(yù)測(cè)，以未來(lái)控制偏差目標(biāo)函數(shù)最小為目標(biāo)，在線(xiàn)優(yōu)化控制律參數(shù)，始終以最佳控制參數(shù)控制農(nóng)機(jī)完成軌跡跟蹤?？刂撇呗圆捎梦恢?、姿態(tài)角及其導(dǎo)數(shù)作為狀態(tài)反饋來(lái)提高農(nóng)機(jī)控制的穩(wěn)定性，引入前饋控制提高機(jī)動(dòng)性[60]?；趯?dǎo)航控制偏差預(yù)測(cè)優(yōu)化控制律參數(shù)，超前調(diào)整控制律參數(shù)。

結(jié)合上述內(nèi)容可以做出如圖5所示的關(guān)系：控制律1與實(shí)際農(nóng)機(jī)狀態(tài)輸出構(gòu)成農(nóng)機(jī)作業(yè)的閉環(huán)控制，控制律1復(fù)制于當(dāng)前更新的控制律2；實(shí)際農(nóng)機(jī)輸出與農(nóng)機(jī)待估模型的輸出之差構(gòu)成目標(biāo)函數(shù)，依據(jù)最小在線(xiàn)辨識(shí)的參數(shù)；控制律2與農(nóng)機(jī)精確模型構(gòu)成控制律2的參數(shù)在線(xiàn)調(diào)整策略，通過(guò)預(yù)測(cè)未來(lái)一段時(shí)間的導(dǎo)航控制偏差構(gòu)成目標(biāo)函數(shù)，依據(jù)最小在線(xiàn)優(yōu)化控制律2的參數(shù)，模型2復(fù)制于當(dāng)前更新的模型1。控制中通過(guò)在線(xiàn)模型辨識(shí)、控制律參數(shù)優(yōu)化，實(shí)施適應(yīng)當(dāng)前作業(yè)環(huán)境與特性的最優(yōu)控制。狀態(tài)反饋包括：定位信息及其導(dǎo)數(shù)、姿態(tài)角信息及其導(dǎo)數(shù)、圖像信息、轉(zhuǎn)向角等。多維控制量包括：離合、剎車(chē)、油門(mén)、換擋、轉(zhuǎn)向、懸掛等控制量。

圖5 農(nóng)機(jī)控制結(jié)構(gòu)圖

針對(duì)農(nóng)機(jī)作業(yè)實(shí)際需要的避障等問(wèn)題，依據(jù)圖像及導(dǎo)航綜合信息、“農(nóng)機(jī)-農(nóng)具”特性參數(shù)，以最小路徑、最少漏耕面積等指標(biāo)實(shí)施動(dòng)態(tài)路徑規(guī)劃。在避障控制以及其它特殊環(huán)境下的控制中，對(duì)控制過(guò)程進(jìn)行存儲(chǔ)、學(xué)習(xí)，可以提高自主控制決策的能力。

動(dòng)態(tài)路徑規(guī)劃基本輸入輸出為：

輸出：最優(yōu)解（狀態(tài)轉(zhuǎn)移路徑），或多條備選路徑；

動(dòng)作：狀態(tài)轉(zhuǎn)移估值（估價(jià)函數(shù)）；

可以抽象出算法中的兩個(gè)重要概念狀態(tài)和狀態(tài)轉(zhuǎn)移估值（估價(jià)函數(shù)）。

為了能更好地給出一塊作業(yè)田地的路徑表示方式，將作業(yè)田地劃分成若干個(gè)面積相等的方格。構(gòu)建出農(nóng)機(jī)以及障礙物在該網(wǎng)格中的模型。如圖6所示，農(nóng)機(jī)每次動(dòng)作都有多種選擇，其初始狀態(tài)（初始位置）為，目標(biāo)狀態(tài)為。

注：Si,j為當(dāng)前農(nóng)機(jī)所在狀態(tài)；i,j表示農(nóng)機(jī)所在網(wǎng)格行數(shù)和列數(shù)，S為目標(biāo)狀態(tài)；為了躲避障礙物，農(nóng)機(jī)可以有8個(gè)選擇進(jìn)入下一個(gè)狀態(tài)。每一步行動(dòng)的代價(jià)函數(shù)都可以用F(Sij)=G(Sij)+H(Sij)來(lái)表示，通過(guò)迭代估計(jì)可以計(jì)算出每一步的代價(jià)，F(xiàn)(Si-1, j-1)為網(wǎng)格位置Si-1, j-1的代價(jià)。

尋路步驟如下：

狀態(tài)轉(zhuǎn)移方程：

將它從"開(kāi)啟列表"中移掉，添加到"關(guān)閉列表"再繼續(xù)找出它周?chē)梢缘竭_(dá)的方塊，如此循環(huán)下去[61]。

（18）

（19）

注：F(Si)為代價(jià)函數(shù)；j為農(nóng)機(jī)路徑搜索步長(zhǎng)；qdes為期望航向角，(°)；為了躲避障礙，農(nóng)機(jī)可以有n個(gè)選擇進(jìn)入下一個(gè)狀態(tài)。每一步行動(dòng)都采用式（17）-（19）給出的計(jì)算方法得出該步行動(dòng)的消耗，取消耗最小值進(jìn)入下一狀態(tài)。

5.4 農(nóng)機(jī)試驗(yàn)平臺(tái)

多學(xué)科技術(shù)方法合理性驗(yàn)證需要農(nóng)機(jī)試驗(yàn)裝置，目前大多數(shù)試驗(yàn)平臺(tái)選擇的是農(nóng)用拖拉機(jī)。因?yàn)橥侠瓩C(jī)使用環(huán)境條件相對(duì)比較好，空間開(kāi)闊，便于改裝控制。這樣在模型與控制算法研究基礎(chǔ)上，可以構(gòu)建農(nóng)機(jī)自主控制裝置，并安裝于拖拉機(jī)平臺(tái)完成自主控制試驗(yàn)。通過(guò)改裝拖拉機(jī)的轉(zhuǎn)向、變速、離合和剎車(chē)等，能夠?qū)崿F(xiàn)拖拉機(jī)的自動(dòng)駕駛。圖8展示了一套農(nóng)機(jī)精確控制系統(tǒng)組成原理。一般自主控制農(nóng)機(jī)裝備由集成控制電子單元（ECU）、農(nóng)機(jī)控制執(zhí)行單元、農(nóng)機(jī)平臺(tái)、輔助測(cè)量傳感器等組成。

圖8 試驗(yàn)平臺(tái)組成

集成控制電子單元包括：數(shù)據(jù)通信單元，模型參數(shù)在線(xiàn)辨識(shí)單元，控制律參數(shù)在線(xiàn)調(diào)整單元，綜合控制單元、狀態(tài)測(cè)量與回路控制單元。各單元之間通過(guò)內(nèi)部總線(xiàn)進(jìn)行數(shù)據(jù)通信，數(shù)據(jù)通信單元讀取農(nóng)機(jī)導(dǎo)航指令、定位信息、姿態(tài)信息、圖像信息等。

農(nóng)機(jī)控制執(zhí)行單元包括：離合、剎車(chē)、油門(mén)、換擋控制執(zhí)行器，轉(zhuǎn)向、懸掛液壓控制系統(tǒng)等。農(nóng)機(jī)控制執(zhí)行單元將傳感器信號(hào)反饋給集成控制電子單元，并接受集成控制電子單元發(fā)送的離合、剎車(chē)、油門(mén)、換擋、轉(zhuǎn)向、懸掛等自動(dòng)控制信號(hào)。

輔助測(cè)量傳感器包括：轉(zhuǎn)向傳感器，輪速傳感器，懸掛加裝的力和位移傳感器[65-66]。在轉(zhuǎn)向控制策略中，通過(guò)比較轉(zhuǎn)向控制模式1（采用轉(zhuǎn)向傳感器作為內(nèi)閉環(huán)反饋的控制模式[67-68]）和轉(zhuǎn)向控制模式2（僅采用姿態(tài)角信號(hào)作為轉(zhuǎn)向控制反饋的控制模式[69-70]）的控制效果，盡量減少傳感器數(shù)量。四個(gè)輪速傳感器用于模型降階研究，車(chē)輛動(dòng)力學(xué)模型可以表達(dá)為具有車(chē)身6自由度、底盤(pán)懸架4自由度、四輪轉(zhuǎn)速4自由度等的多自由度模型，需要根據(jù)農(nóng)機(jī)控制特點(diǎn)進(jìn)行降階，輪速傳感器用于建模分析和模型降階研究，最終自主控制策略可以不需要輪速反饋。

設(shè)計(jì)智能農(nóng)機(jī)試驗(yàn)裝置應(yīng)該體現(xiàn)下列先進(jìn)性：

1）控制的穩(wěn)定性。可以引入農(nóng)機(jī)坐標(biāo)信息及其導(dǎo)數(shù)、姿態(tài)角信息及其導(dǎo)數(shù)等構(gòu)成狀態(tài)反饋，使用更多狀態(tài)量的導(dǎo)數(shù)信息，一定程度上在航向控制穩(wěn)定性、軌跡偏差控制等方面性能會(huì)有所提高。

2）在線(xiàn)調(diào)整控制律參數(shù)，滿(mǎn)足多場(chǎng)景使用要求。依據(jù)當(dāng)前“農(nóng)機(jī)-農(nóng)具-土壤”動(dòng)力學(xué)特性，在線(xiàn)優(yōu)化控制律參數(shù)，始終以符合當(dāng)前特性的最佳控制參數(shù)實(shí)施控制。

3）農(nóng)機(jī)自主決策。農(nóng)機(jī)自動(dòng)控制應(yīng)該可以實(shí)現(xiàn)農(nóng)機(jī)最佳動(dòng)力匹配、農(nóng)機(jī)人工智能控制、自動(dòng)導(dǎo)航控制等。

6 結(jié) 論

現(xiàn)代智能農(nóng)機(jī)應(yīng)用到導(dǎo)航，控制，圖像以及數(shù)據(jù)鏈等技術(shù)，各項(xiàng)工程技術(shù)之間有穿插和重疊?；谲?chē)輛運(yùn)動(dòng)約束的導(dǎo)航誤差校正方法和全向及雙目場(chǎng)景目標(biāo)高維特征提取方法為精確軌跡跟蹤控制提供了條件，數(shù)據(jù)鏈保證了各部分?jǐn)?shù)據(jù)的高效可靠傳輸，為遠(yuǎn)程操作提供了可能。近年來(lái)多傳感器信息融合技術(shù)越來(lái)越多的應(yīng)用到各行業(yè)的定位與導(dǎo)航系統(tǒng)中并取得了較好的實(shí)現(xiàn)效果?？梢?jiàn)應(yīng)用基于誤差精確建模的緊組合導(dǎo)航方式結(jié)合多傳感器信息融合技術(shù)是自動(dòng)導(dǎo)航系統(tǒng)研究的主要方向。在農(nóng)機(jī)視覺(jué)圖像處理領(lǐng)域應(yīng)用數(shù)學(xué)中的小波變換和多尺度理論能較好的進(jìn)行目標(biāo)識(shí)別。將用于航空航天的導(dǎo)航技術(shù)、全向機(jī)器視覺(jué)技術(shù)、機(jī)械電子技術(shù)以及飛行控制技術(shù)等國(guó)防科學(xué)技術(shù)應(yīng)用于智能農(nóng)業(yè)中，必將顯著提高中國(guó)農(nóng)機(jī)行業(yè)技術(shù)水平，具有較高科研價(jià)值，又能很好的響應(yīng)國(guó)家軍民融合的發(fā)展戰(zhàn)略。下一步還可以探索多機(jī)協(xié)調(diào)工作實(shí)現(xiàn)方案，為以后中國(guó)農(nóng)民土地合理流轉(zhuǎn)，規(guī)?；?jīng)營(yíng)打下了技術(shù)基礎(chǔ)，將大大降低勞動(dòng)強(qiáng)度，提高勞動(dòng)生產(chǎn)率。

同時(shí)多學(xué)科技術(shù)融合的智能農(nóng)機(jī)也將會(huì)為其他交通車(chē)輛的智能化提供技術(shù)借鑒，車(chē)輛的機(jī)器視覺(jué)和機(jī)器學(xué)習(xí)結(jié)合互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)將產(chǎn)生巨大的影響力，改變多個(gè)行業(yè)的運(yùn)營(yíng)模式，并帶來(lái)了汽/柴油等化石能源消耗的大幅度降低，起到降耗減排的效果；有效保護(hù)生態(tài)環(huán)境。促進(jìn)資源節(jié)約型、環(huán)境友好型社會(huì)的快速發(fā)展，產(chǎn)生較高的社會(huì)和生態(tài)效益。

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Research on intelligent agricultural machinery control platform based on multi-discipline technology integration

Dong Sheng1, Yuan Zhaohui1※, Gu Chao2, Yang Fang3

(1.7100722.7100653.471023,)

The meaning of agricultural machinery automation and intellectualization includes a wide range of content, involving a large number of engineering disciplines, such as navigation, images, models and strategies, actuators and data chain. The intellectualization of agricultural machinery is the symbol of a country’s engineering and technical strength. How to co-ordinate the multidisciplinary technologies and reasonably integrate them into a system is the key to the success of intelligent agricultural machinery. According to the requirements of the development of land scale management in China, intelligent agricultural machinery should use advanced technology in the aeronautics, astronautics and ground to achieve high-speed computing and transmission of data information in a dynamic environment, and to command the actuator to complete the tasks efficiently and effectively. In recent years, the research on intelligent agricultural machinery has been mainly concentrated on vision measuring, image processing, trajectory tracking and vehicle navigation, pattern recognition and their application, and so on, which have focused on image information acquisition method, image processing and recognizing algorithm, intelligent navigation algorithm and system integration application, and so on. The technology of automatic steering control, obstacle detection and active obstacle avoidance, and multi machine cooperative navigation, and the technology of agricultural machinery will be the focus of the next generation of intelligent agricultural machinery. This paper studied the Beidou enhanced network and network RTK (real-time kinematic) method to improve the accuracy of positioning and navigation technology, accurately modeled and compensated aiming at the inertial navigation error of agricultural machinery, and prolonged the working time of positioning. The dynamic model of agricultural machinery was established, and the parameters of the model were identified on the basis of the actual situation. Based on the constraint conditions, the knowledge learning and decision control technology was introduced into the agricultural machinery. And then combined with machine vision, the perception of the working environment and operating objects was enhanced, and the image recognition algorithm was used to assist navigation and control. Finally, according to the requirements of remote monitoring, and navigation and positioning for data transmission, the realization of data transmission technology of three-dimensional topology was studied so as to ensure the real-time data fusion of various technical units. The invention disclosed a set of intelligent device with electromechanical integration. It was equipped with a multi-source fusion intelligent controller based on the dynamic model of agricultural machinery, and an inertial navigation system, which could effectively isolate the disturbance of agricultural machinery to achieve stable tracking and the combination of WIFI and the new generation of Internet of Things to complete the multi-link data communication. According to the dynamic analysis of agricultural machinery, the data model was obtained. The model structure was determined, but the parameters were uncertain. The model parameters could be obtained by on-line identification on the basis of the minimum value of the difference between the actual state and the model state. Then the control strategy was designed according to the model. Based on the navigation control error prediction, the control law parameters were optimized through minimizing the objective function of the future control deviation, and the trajectory tracking of agricultural machinery would be always controlled with the best control parameters. Agricultural navigation used the tight integrated navigation technology of Beidou plus IMU (inertial measurement unit), and machine vision was taken as an aid. Based on the enhanced technology of mobile network base station of Beidou Foundation and high precision standard inertial navigation system for precision agriculture applications, the continuity and reliability of navigation and positioning information were ensured, which laid the foundation for the use of intelligent agricultural machinery in remote sensing areas. Therefore, the agricultural machinery in the next period will be more intelligent and easy in operation. New farmers in the Farm Hall will command all kinds of agricultural machines to carry out operations in a variety of environmental conditions, and monitor agricultural machinery in a few kilometers or tens of kilometers away in real time, which greatly reduce the burden on farmers, and achieve high efficiency, standardization and hommization, and also provide some technical references for the development of other industries.

agricultural machinery; navigation; machine vision; positioning; data link; multi-discipline technology integration

10.11975/j.issn.1002-6819.2017.08.001

TP273

A

1002-6819(2017)-08-0001-11

2017-03-16

航空科學(xué)基金（MIMU/單星偽距偽距率組合導(dǎo)航技術(shù)（20165853041））

董 勝，男，河南確山人，博士生，主要研究方向?yàn)閮x器儀表與自動(dòng)控制。西安 西北工業(yè)大學(xué)自動(dòng)化學(xué)院710072。Email：dongshengzaixian@163.com

袁朝輝，男，漢族，安徽舒城人，教授、博士生導(dǎo)師，主要研究方向?yàn)闄C(jī)電液一體化。西安 西北工業(yè)大學(xué)自動(dòng)化學(xué)院 710072。Email：13992852669@139.com

董 勝，袁朝輝，谷 超，楊 芳.基于多學(xué)科技術(shù)融合的智能農(nóng)機(jī)控制平臺(tái)研究綜述[J]. 農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào)，2017，33(8)：1－11. doi：10.11975/j.issn.1002-6819.2017.08.001 http://www.tcsae.org

Dong Sheng, Yuan Zhaohui, Gu Chao, Yang Fang.Research on intelligent agricultural machinery control platform based on multi-discipline technology integration[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering (Transactions of the CSAE), 2017, 33(8): 1－11. (in Chinese with English abstract) doi：10.11975/j.issn.1002-6819.2017.08.001 http://www.tcsae.org