趙輝

平原縣政務(wù)服務(wù)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(jì)的發(fā)展使得智能化技術(shù)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(shù)的應(yīng)用可以促進(jìn)農(nóng)業(yè)機(jī)械設(shè)計(jì)的自動化，讓農(nóng)業(yè)生產(chǎn)更方便。此外，農(nóng)業(yè)機(jī)械化的實(shí)現(xiàn)還可以更好的保護(hù)生態(tài)環(huán)境和創(chuàng)造更多的經(jīng)濟(jì)價值[1]。

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

1.1 用于農(nóng)機(jī)自動駕駛過程中的環(huán)境感知

自動駕駛領(lǐng)域的核心技術(shù)是環(huán)境感知技術(shù)。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(jī)械中使用較多的是以攝像機(jī)為主的圖像采集設(shè)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(shí)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(jī)械在實(shí)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。

1.2 用于農(nóng)業(yè)機(jī)器人的作業(yè)目標(biāo)識別與定位

為了能夠更進(jìn)一步的實(shí)現(xiàn)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的自動化和智能化，農(nóng)業(yè)機(jī)器人的實(shí)施便可以更好地替代人力勞動，解放雙手。視覺技術(shù)的在實(shí)際操作中可以通過其技術(shù)識別需要選擇的水果以及確定水果的成熟程度并進(jìn)行定位，在采摘西紅柿、黃瓜、草莓等不同對象中廣泛應(yīng)用的采摘機(jī)器人。此外，該技術(shù)在農(nóng)業(yè)施肥和除草等領(lǐng)域也有重要的應(yīng)用。例如在除草時，利用視覺技術(shù)對農(nóng)作物和雜草進(jìn)行識別，通過定點(diǎn)識別來進(jìn)行噴灑操作。近年來，機(jī)器視覺在農(nóng)業(yè)機(jī)器人的識別和定位上取得了很好的研究成果，但因?yàn)檗r(nóng)業(yè)具有復(fù)雜性、隨機(jī)性和變化性，仍然有許多問題需要解決。

2 自動駕駛技術(shù)在農(nóng)業(yè)機(jī)械中的應(yīng)用于發(fā)展

現(xiàn)代精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)的關(guān)鍵技術(shù)是自動駕駛技術(shù)，也是智能農(nóng)業(yè)技術(shù)的研究熱點(diǎn)，應(yīng)用于各種用途的智能農(nóng)業(yè)機(jī)械領(lǐng)域。自動駕駛技術(shù)對促進(jìn)中國農(nóng)業(yè)發(fā)展實(shí)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(shù)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。

2.1 農(nóng)業(yè)機(jī)械中的定位技術(shù)

定位技術(shù)是對農(nóng)機(jī)的位置、航向角和速度等進(jìn)行測量，以便農(nóng)機(jī)可以準(zhǔn)確知道其位置和運(yùn)動狀態(tài)，正確定位是農(nóng)機(jī)實(shí)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(dāng)前，主要應(yīng)用的定位技術(shù)根據(jù)其原理可分為三類：第一類是基于全球衛(wèi)星導(dǎo)航系統(tǒng)的定位方法，可以為農(nóng)業(yè)應(yīng)用提供基本的坐標(biāo)、速度和時間。第二類是機(jī)器視覺定位方法，為農(nóng)業(yè)應(yīng)用提供圖像采集和處理來測量農(nóng)作物和農(nóng)機(jī)的相對位置和方向。第三類慣性導(dǎo)航定位方法，通過慣性測量結(jié)合當(dāng)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(jìn)行組合定位，無法占據(jù)農(nóng)機(jī)的重要位置。但是，單純的依靠GNSS導(dǎo)航定位技術(shù)容易受外在因素而出現(xiàn)定位不準(zhǔn)和沒信號的情況從而導(dǎo)致無法定位。因此需要GNSS技術(shù)與其他導(dǎo)航技術(shù)相結(jié)合，形成多傳感器的定位方法實(shí)現(xiàn)進(jìn)一步的精準(zhǔn)定位，廣泛應(yīng)用于農(nóng)機(jī)自動駕駛領(lǐng)域也是以后重要的發(fā)展趨勢。

2.2 路徑規(guī)劃與跟蹤控制技術(shù)

道路規(guī)劃是農(nóng)業(yè)機(jī)械自動導(dǎo)航和做主運(yùn)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(jī)消耗，提高運(yùn)行的效率和質(zhì)量就需要對道路進(jìn)行合理的規(guī)劃以此提高導(dǎo)航系統(tǒng)的實(shí)用性。允許自主農(nóng)機(jī)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(jī)械測得的位置與計(jì)劃路徑之間的偏差信息控制轉(zhuǎn)向機(jī)構(gòu)，已使農(nóng)機(jī)按照預(yù)定軌跡運(yùn)行。農(nóng)機(jī)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(jié)合了農(nóng)業(yè)機(jī)械的運(yùn)動模型或動態(tài)模型來設(shè)計(jì)控制器，這種方法考慮了運(yùn)動學(xué)或動態(tài)約束，對農(nóng)機(jī)的運(yùn)動狀態(tài)具有一定的預(yù)測功能，會取得更好的控制效果。但是缺點(diǎn)就是它需要創(chuàng)建控制對象的數(shù)學(xué)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(lǐng)域研究最多的方法是PID控制、模糊自適應(yīng)控制和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制，優(yōu)點(diǎn)是通用性強(qiáng)，缺點(diǎn)就是總體效果不如基于模型的控制方法[2]。

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)用于發(fā)展

物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)和管理領(lǐng)域的特定應(yīng)用是農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)，利用農(nóng)業(yè)信息的感知設(shè)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(guān)的信息交換和交流，以此實(shí)現(xiàn)過程的智能化識別、定位、跟蹤、監(jiān)控和管理的網(wǎng)絡(luò)。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(qiáng)大的技術(shù)支持。農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)在促進(jìn)農(nóng)業(yè)發(fā)展中起著重要作用，在農(nóng)業(yè)機(jī)械領(lǐng)域擁有廣泛的發(fā)展前景，目前已有許多工程利用農(nóng)機(jī)的遠(yuǎn)程監(jiān)控和調(diào)度，實(shí)現(xiàn)對農(nóng)機(jī)運(yùn)行作業(yè)質(zhì)量的監(jiān)督；利用手機(jī)與物聯(lián)網(wǎng)結(jié)合，通過手機(jī)輕松了解農(nóng)機(jī)的行駛方向、工作狀態(tài)以及進(jìn)度；把多臺農(nóng)機(jī)連接到遠(yuǎn)程網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)以實(shí)現(xiàn)多臺農(nóng)機(jī)的信息交互，對機(jī)械的運(yùn)行進(jìn)行協(xié)調(diào)控制。當(dāng)前，物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的研究和應(yīng)用還不完善，有必要不斷研究物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)在農(nóng)業(yè)機(jī)械中的新應(yīng)用。

4 結(jié)語

智能化農(nóng)業(yè)機(jī)械是促進(jìn)農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)型和現(xiàn)代化的重要工具，是發(fā)展的關(guān)鍵因素，發(fā)達(dá)國家已經(jīng)研究并應(yīng)用了農(nóng)業(yè)機(jī)械智能技術(shù)，并且具有較高的發(fā)展水平。我國的機(jī)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(jī)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(jī)械智能化提供了更強(qiáng)大的技術(shù)支持，在農(nóng)業(yè)機(jī)械智能化方面物聯(lián)網(wǎng)仍存在許多需要探索的應(yīng)用途徑；神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和加固學(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[3-4]。