0引言

設(shè)施農(nóng)業(yè)作為突破自然氣候限制、實(shí)現(xiàn)高效生產(chǎn)的模式，智能化發(fā)展已成為其轉(zhuǎn)型升級(jí)的趨勢(shì)。傳統(tǒng)溫室環(huán)境監(jiān)控系統(tǒng)多依賴固定式傳感器網(wǎng)絡(luò)與人力巡檢機(jī)制，存在硬件成本高、環(huán)境調(diào)控響應(yīng)滯后等問題，難以應(yīng)對(duì)極端氣候?qū)ψ魑锷L的突發(fā)性影響，難以適配小規(guī)模種植場(chǎng)景的經(jīng)濟(jì)性與靈活性需求。近年來，以移動(dòng)機(jī)器人平臺(tái)為載體，結(jié)合低功耗廣域物聯(lián)網(wǎng)（NB-IoT）與人工智能算法的新型解決方案，為設(shè)施農(nóng)業(yè)環(huán)境精準(zhǔn)調(diào)控提供了動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)采集與智能決策支持的新路徑。研究聚焦設(shè)施農(nóng)業(yè)場(chǎng)景中環(huán)境變量的實(shí)時(shí)感知、高效傳輸與智能決策需求，通過構(gòu)建集成移動(dòng)機(jī)器人、無線通信模塊與閉環(huán)控制算法的智能監(jiān)控系統(tǒng)，旨在解決傳統(tǒng)系統(tǒng)硬件維護(hù)復(fù)雜、調(diào)控被動(dòng)化等問題，探索農(nóng)業(yè)自動(dòng)化與數(shù)字化的融合路徑，從而實(shí)現(xiàn)溫室環(huán)境自適應(yīng)的穩(wěn)定控制，為降低農(nóng)業(yè)能源消耗、提升作物品質(zhì)、推動(dòng)農(nóng)業(yè)可持續(xù)發(fā)展提供技術(shù)支撐。

1設(shè)施農(nóng)業(yè)智能機(jī)器人監(jiān)控系統(tǒng)需求分析

當(dāng)前設(shè)施農(nóng)業(yè)環(huán)境監(jiān)控普遍面臨硬件冗余與動(dòng)態(tài)響應(yīng)不足的問題，傳統(tǒng)固定式傳感網(wǎng)絡(luò)因維護(hù)復(fù)雜度高、調(diào)控滯后，難以滿足精細(xì)化生產(chǎn)需求。設(shè)施農(nóng)業(yè)智能機(jī)器人監(jiān)控系統(tǒng)的核心功能需求是通過移動(dòng)機(jī)器人平臺(tái)替代固定傳感器陣列，實(shí)現(xiàn)溫室內(nèi)光照、溫濕度、氣體濃度等參數(shù)的全域動(dòng)態(tài)采集，結(jié)合環(huán)境預(yù)測(cè)模型構(gòu)建數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的閉環(huán)調(diào)控機(jī)制，確保環(huán)境參數(shù)與作物需求動(dòng)態(tài)匹配；非功能需求則聚焦硬件系統(tǒng)的輕量化部署、無線通信穩(wěn)定低耗性、算法的可擴(kuò)展性，以滿足不同規(guī)模種植場(chǎng)景的靈活適配。系統(tǒng)應(yīng)提供用戶友好的交互界面，簡(jiǎn)化農(nóng)戶對(duì)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)與調(diào)控策略的操作流程，并建立異常狀態(tài)預(yù)警與自主容錯(cuò)機(jī)制，克服因設(shè)備老化、信號(hào)干擾導(dǎo)致的偶然性故障對(duì)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的潛在影響。從農(nóng)業(yè)可持續(xù)發(fā)展角度考慮，系統(tǒng)設(shè)計(jì)應(yīng)兼顧能源效率與生態(tài)友好性，在降本增效的同時(shí)減少對(duì)傳統(tǒng)水肥管理模式的資源依賴，推動(dòng)綠色低碳生產(chǎn)。

2設(shè)施農(nóng)業(yè)智能機(jī)器人監(jiān)控系統(tǒng)設(shè)計(jì)

2.1系統(tǒng)總體架構(gòu)設(shè)計(jì)

設(shè)施農(nóng)業(yè)智能監(jiān)控系統(tǒng)基于感知、傳輸、應(yīng)用等3層功能架構(gòu)，通過分層協(xié)同實(shí)現(xiàn)環(huán)境數(shù)據(jù)動(dòng)態(tài)采集、高效傳輸與智能調(diào)控。感知層以移動(dòng)機(jī)器人平臺(tái)為核心載體，集成多類型環(huán)境傳感器（溫濕度、光照、 等），通過自主巡航覆蓋溫室全區(qū)域，克服傳統(tǒng)固定傳感器布設(shè)的空間局限性，實(shí)時(shí)獲取多點(diǎn)環(huán)境參數(shù)。傳輸層采用窄帶物聯(lián)網(wǎng)（NB-IoT）與低功耗藍(lán)牙（BLE）混合通信方案，針對(duì)不同傳輸需求優(yōu)化帶寬分配與能耗效率。機(jī)器人通過BLE短距通信向執(zhí)行機(jī)構(gòu)（如風(fēng)機(jī)、滴灌設(shè)備）發(fā)送調(diào)控指令，并利用NB-IoT廣域網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)跨區(qū)域數(shù)據(jù)上傳至云端服務(wù)器，從而規(guī)避傳統(tǒng)網(wǎng)關(guān)設(shè)備的部署成本。應(yīng)用層主要包含數(shù)據(jù)存儲(chǔ)管理、人工智能算法引擎、用戶交互界面三大模塊。其中，LSTM時(shí)序模型預(yù)測(cè)環(huán)境變量趨勢(shì)并生成動(dòng)態(tài)調(diào)控策略，經(jīng)邏輯校驗(yàn)后反饋至執(zhí)行層形成閉環(huán)控制；可視化界面支持閥值設(shè)定、機(jī)器人路徑規(guī)劃與異常報(bào)警管理，實(shí)現(xiàn)人機(jī)協(xié)同決策。3層架構(gòu)通過標(biāo)準(zhǔn)化接口協(xié)議互聯(lián)，確保數(shù)據(jù)流與控制指令的貫通，兼顧系統(tǒng)靈活適配性與功能擴(kuò)展性。

2.2 系統(tǒng)軟件功能模塊設(shè)計(jì)

2.2.1環(huán)境變量動(dòng)態(tài)采集模塊

環(huán)境變量動(dòng)態(tài)采集模塊基于移動(dòng)機(jī)器人平臺(tái)實(shí)現(xiàn)時(shí)空動(dòng)態(tài)感知，采用協(xié)同濾波算法融合多傳感器時(shí)序數(shù)據(jù)與機(jī)器人運(yùn)動(dòng)軌跡信息。模塊通過移動(dòng)機(jī)器人周期性巡航覆蓋溫室全域，實(shí)時(shí)采集不同位點(diǎn)的光照強(qiáng)度、 濃度等參數(shù)，并結(jié)合區(qū)域歷史數(shù)據(jù)擬合溫濕度空間分布梯度場(chǎng)，自動(dòng)識(shí)別傳感器漂移異常（如局部溫度突變偏離梯度場(chǎng)預(yù)測(cè)值 5% 以上），觸發(fā)在線校準(zhǔn)程序。針對(duì)設(shè)施邊界遮擋區(qū)域，模塊可基于信息熵最大化的自適應(yīng)重采樣策略，動(dòng)態(tài)調(diào)整機(jī)器人停留時(shí)長與測(cè)量頻率，確保環(huán)境參數(shù)時(shí)空連續(xù)性與完整性，為上層預(yù)測(cè)調(diào)控模塊提供高置信度輸入，并通過NB-IoT傳輸層實(shí)現(xiàn)與云端數(shù)據(jù)中心的低延遲同步。

2.2.2 生長環(huán)境預(yù)測(cè)與調(diào)控模塊

生長環(huán)境預(yù)測(cè)與調(diào)控模塊基于多源時(shí)序數(shù)據(jù)構(gòu)建溫室環(huán)境動(dòng)態(tài)響應(yīng)模型，通過長短期記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）捕捉溫濕度、光照、 濃度的非線性時(shí)間依賴性，表示通過遺忘門、輸入門、候選記憶的協(xié)同作用，動(dòng)態(tài)更新溫室環(huán)境的預(yù)測(cè)值。這些預(yù)測(cè)值將在調(diào)控過程中經(jīng)過歸一化處理，并輸入到模糊決策層。模塊以理想生長指標(biāo)為基準(zhǔn)，定義溫度偏差、濕度偏差等多維輸人隸屬度函數(shù)，通過規(guī)則庫映射生成通風(fēng)強(qiáng)度、遮陽簾開度、灌溉時(shí)長的調(diào)節(jié)指令，確保環(huán)境參數(shù)在目標(biāo)域內(nèi)收斂。調(diào)控過程引入滯后補(bǔ)償策略，針對(duì)執(zhí)行機(jī)構(gòu)（如卷膜電機(jī)、水泵）的機(jī)械延退特性，利用前饋控制量提前修正目標(biāo)軌跡偏差，從而形成預(yù)測(cè)、執(zhí)行、驗(yàn)證的全閉環(huán)調(diào)控回路。系統(tǒng)實(shí)時(shí)學(xué)習(xí)不同作物周期的生理反饋特征，在線優(yōu)化模糊規(guī)則權(quán)重，逐步提升溫室內(nèi)環(huán)境自適應(yīng)調(diào)控精度與抗干擾能力。

2.2.3 用戶交互管理模塊

用戶交互管理模塊采用多模態(tài)人機(jī)協(xié)同架構(gòu)，基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建用戶意圖推理模型，支持對(duì)農(nóng)戶語音指令、觸屏操作、環(huán)境預(yù)警的上下文感知與動(dòng)態(tài)響應(yīng)，模塊集成可視化引擎渲染跨尺度環(huán)境數(shù)據(jù)，通過空間插值算法將機(jī)器人采集的離散采樣點(diǎn)轉(zhuǎn)化為連續(xù)熱力圖，結(jié)合作物生長階段知識(shí)庫標(biāo)注適宜參數(shù)區(qū)間。針對(duì)農(nóng)戶數(shù)字化能力差異設(shè)計(jì)分級(jí)引導(dǎo)機(jī)制，采用強(qiáng)化學(xué)習(xí)動(dòng)態(tài)優(yōu)化界面復(fù)雜度權(quán)重，同步建立基于異常事件優(yōu)先級(jí)（如火災(zāi)報(bào)警gt;溫度超標(biāo)）的多通道反饋機(jī)制，通過手機(jī)App推送、聲光預(yù)警、本地存儲(chǔ)日志確保操作可追溯性，從而形成閉環(huán)交互管控體系以適配農(nóng)業(yè)場(chǎng)景的異構(gòu)用戶需求。

2.2.4 遠(yuǎn)程控制模塊

遠(yuǎn)程控制模塊作為設(shè)施農(nóng)業(yè)智能機(jī)器人監(jiān)控系統(tǒng)的核心交互單元，主要采用基于RESTfulAPI與WebSocket雙通道通信架構(gòu)，實(shí)現(xiàn)跨平臺(tái)、多終端的精準(zhǔn)指令傳輸與實(shí)時(shí)狀態(tài)反饋。模塊設(shè)計(jì)遵循《ISO11783》農(nóng)業(yè)電子協(xié)議，構(gòu)建由設(shè)備控制指令集、環(huán)境設(shè)定參數(shù)包、作業(yè)任務(wù)序列組成的3層數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，通過MQTT協(xié)議與機(jī)器人執(zhí)行機(jī)構(gòu)建立低時(shí)延通信鏈路，傳輸可靠性由改進(jìn)型Hamming（15，11）編碼保障，滿足設(shè)施農(nóng)業(yè)場(chǎng)景下最大延遲不超過 的實(shí)時(shí)性要求。模塊集成自適應(yīng)PID控制器，依據(jù)信道質(zhì)量動(dòng)態(tài)調(diào)整比例系數(shù)，在4G/5G異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下維持控制誤差小于 ±2.5% 。安全機(jī)制采用國密SM4算法對(duì)控制指令加密，結(jié)合雙向身份認(rèn)證與操作審計(jì)日志，確保系統(tǒng)在開放網(wǎng)絡(luò)環(huán)境中的運(yùn)行可靠性。用戶界面層通過SVG矢量圖形引擎構(gòu)建設(shè)施三維數(shù)字孿生模型，支持手勢(shì)縮放與多視點(diǎn)觀測(cè)，從而滿足設(shè)施農(nóng)業(yè)精準(zhǔn)作業(yè)的遠(yuǎn)程控制需求[1]。

2.2.5異常報(bào)警與容錯(cuò)模塊

異常報(bào)警與容錯(cuò)模塊基于多源信息耦合機(jī)制與自適應(yīng)容錯(cuò)策略，構(gòu)建時(shí)空關(guān)聯(lián)的異常檢測(cè)體系，通過滑動(dòng)窗口動(dòng)態(tài)特征提取與隱馬爾可夫模型（HMM）實(shí)現(xiàn)設(shè)施環(huán)境狀態(tài)轉(zhuǎn)移的概率建模，模塊采用層次化響應(yīng)機(jī)制，設(shè)計(jì)由預(yù)警校驗(yàn)、局部容錯(cuò)到全局重構(gòu)的三級(jí)遞進(jìn)式處理流程，通過分布式冗余架構(gòu)與狀態(tài)一致性協(xié)議實(shí)現(xiàn)故障節(jié)點(diǎn)的切換。容錯(cuò)控制融合設(shè)備健康度評(píng)估模型，基于知識(shí)圖譜構(gòu)建故障傳播關(guān)系網(wǎng)絡(luò)，并結(jié)合增量同步技術(shù)實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)快速恢復(fù)。安全防護(hù)層集成量子密鑰分發(fā)（QKD）與區(qū)塊鏈存證技術(shù)，確保報(bào)警信息與容錯(cuò)操作的完整性與不可篡改性，通過模糊Petri網(wǎng)建立異常事件與調(diào)控指令的邏輯約束關(guān)系，從而防止誤操作引發(fā)的級(jí)聯(lián)故障[2]。模塊支持多模態(tài)異常場(chǎng)景的自主辨識(shí)與智能修復(fù)，可為設(shè)施農(nóng)業(yè)監(jiān)控系統(tǒng)提供保障。

2.3 系統(tǒng)硬件選型

設(shè)施農(nóng)業(yè)智能機(jī)器人監(jiān)控系統(tǒng)硬件選型遵循環(huán)境適應(yīng)性、功能匹配性、系統(tǒng)擴(kuò)展性原則，針對(duì)設(shè)施農(nóng)業(yè)高濕、多塵、電磁干擾復(fù)雜等工況特征，采用多模態(tài)傳感器融合架構(gòu)集成溫濕度、光照度、 濃度等環(huán)境感知單元，配備工業(yè)級(jí)防護(hù)外殼與寬溫工作組件確保數(shù)據(jù)采集可靠性。通信層選用支持LoRa與5G異構(gòu)組網(wǎng)的邊緣計(jì)算網(wǎng)關(guān)，內(nèi)置信號(hào)增強(qiáng)電路與抗干擾濾波器，實(shí)現(xiàn)設(shè)施內(nèi)長距離、中低密度節(jié)點(diǎn)的穩(wěn)定接入。機(jī)器人本體搭載四驅(qū)全向移動(dòng)底盤與模塊化機(jī)械臂接口，集成高精度伺服電機(jī)與慣性導(dǎo)航系統(tǒng)，配合IP67防護(hù)等級(jí)的嵌入式控制器構(gòu)建自主巡檢硬件平臺(tái)。執(zhí)行機(jī)構(gòu)選用直流無刷電機(jī)驅(qū)動(dòng)的通風(fēng)、遮陽、灌溉設(shè)備，通過CAN總線與系統(tǒng)主控單元交互[3]。電源管理系統(tǒng)采用光伏、儲(chǔ)能復(fù)合供電模式，配置智能充放電保護(hù)電路與多級(jí)穩(wěn)壓模塊，確保系統(tǒng)在復(fù)雜工況下的持續(xù)運(yùn)行能力。硬件架構(gòu)通過標(biāo)準(zhǔn)化接口設(shè)計(jì)與冗余備份機(jī)制，支持功能模塊的靈活擴(kuò)展與快速維護(hù)。

2.4系統(tǒng)關(guān)鍵技術(shù)選擇

設(shè)施農(nóng)業(yè)智能機(jī)器人監(jiān)控系統(tǒng)關(guān)鍵技術(shù)選擇聚焦智能感知、協(xié)同控制、系統(tǒng)可靠性提升，采用多源異構(gòu)數(shù)據(jù)融合技術(shù)實(shí)現(xiàn)環(huán)境參數(shù)時(shí)空特征提取，集成改進(jìn)型LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建生長環(huán)境動(dòng)態(tài)預(yù)測(cè)模型，通過強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法優(yōu)化調(diào)控策略的自適應(yīng)能力。通信架構(gòu)融合邊緣計(jì)算與5G切片技術(shù)，設(shè)計(jì)基于時(shí)間敏感網(wǎng)絡(luò)（TSN）的確定性傳輸機(jī)制，滿足設(shè)施農(nóng)業(yè)對(duì)時(shí)延敏感型業(yè)務(wù)的需求，確保控制指令的低時(shí)延高可靠交互。機(jī)器人自主導(dǎo)航采用多傳感器緊耦合SLAM算法，結(jié)合UWB定位與視覺語義分割實(shí)現(xiàn)設(shè)施內(nèi)厘米級(jí)路徑規(guī)劃。能源管理采用最大功率點(diǎn)跟蹤（MPPT與能量調(diào)度優(yōu)化算法，提升光伏儲(chǔ)能系統(tǒng)的能效利用率。硬件平臺(tái)通過模塊化設(shè)計(jì)與標(biāo)準(zhǔn)化接口協(xié)議，支持功能組件的即插即用與彈性擴(kuò)展，形成支撐設(shè)施農(nóng)業(yè)智能化監(jiān)控的技術(shù)體系[4]

2.5系統(tǒng)部署與應(yīng)用

設(shè)施農(nóng)業(yè)智能機(jī)器人監(jiān)控系統(tǒng)部署采用分層遞進(jìn)實(shí)施策略，基于數(shù)字李生技術(shù)構(gòu)建虛實(shí)映射的部署仿真平臺(tái)，通過拓?fù)浣Ｅc路徑優(yōu)化算法完成設(shè)施空間結(jié)構(gòu)與機(jī)器人工作域的匹配規(guī)劃。硬件部署階段融合模塊化裝配理念，采用可拆卸式傳感器簇與滑軌安裝方式適配溫室異形結(jié)構(gòu)，利用UWB定位基站群組實(shí)現(xiàn)厘米級(jí)空間坐標(biāo)標(biāo)定，配合電磁屏蔽布線方案降低強(qiáng)電磁干擾影響。軟件系統(tǒng)通過容器化微服務(wù)架構(gòu)實(shí)現(xiàn)云端一邊緣端協(xié)同部署，采用增量式配置更新機(jī)制，減少服務(wù)中斷時(shí)間，確保連續(xù)性。應(yīng)用層面形成監(jiān)測(cè)、決策、執(zhí)行閉環(huán)控制流，機(jī)器人自主巡檢路徑覆蓋設(shè)施內(nèi)功能區(qū)域，結(jié)合動(dòng)態(tài)優(yōu)先級(jí)任務(wù)調(diào)度算法實(shí)現(xiàn)環(huán)境調(diào)控、作物巡檢與設(shè)備維護(hù)的并行作業(yè)[5]。系統(tǒng)與現(xiàn)有農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)通過OPCUA協(xié)議實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)互通，支持多設(shè)施集群化管控與跨平臺(tái)移動(dòng)端接入，運(yùn)維管理界面集成三維可視化與操作引導(dǎo)系統(tǒng)，降低用戶技術(shù)門檻。

2.6 系統(tǒng)應(yīng)用測(cè)試

2.6.1 試驗(yàn)環(huán)境部署

該試驗(yàn)在某玻璃溫室內(nèi)開展，測(cè)試區(qū)域面積為 ，覆蓋番茄與彩椒兩類作物。硬件部署采用?？低旸S-2CD3T46系列多光譜相機(jī)、奧托尼克斯BXF系列環(huán)境傳感器簇、大疆Matrice300RTK巡檢無人機(jī)，網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)由華為5G工業(yè)路由器（MH5000-31）與LoRa基站（SX1278）構(gòu)成異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)。軟件環(huán)境搭建基于Ubuntu20.04LTS系統(tǒng)，采用ROSmelodic框架集成自主導(dǎo)航算法，數(shù)據(jù)中臺(tái)部署阿里云IoT平臺(tái)與TDengine時(shí)序數(shù)據(jù)庫。傳感器節(jié)點(diǎn)按 網(wǎng)格布設(shè)，共部署62個(gè)溫濕度節(jié)點(diǎn)、28個(gè)光照節(jié)點(diǎn)及9臺(tái) 監(jiān)測(cè)儀，機(jī)器人巡檢路徑經(jīng) 算法優(yōu)化后總長度縮減至 317m 。試驗(yàn)環(huán)境晝夜溫差達(dá) 、相對(duì)濕度波動(dòng)范圍為 30% ～95% ，電磁干擾強(qiáng)度測(cè)試值為 。

2.6.2 試驗(yàn)過程設(shè)計(jì)

試驗(yàn)分3個(gè)階段實(shí)施： ① 進(jìn)行 基準(zhǔn)測(cè)試，采用FLUKE289萬用表與Testo435-4環(huán)境測(cè)量儀采集原始數(shù)據(jù)，驗(yàn)證傳感器網(wǎng)絡(luò)精度與通信穩(wěn)定性；② 執(zhí)行連續(xù)15d的系統(tǒng)功能測(cè)試，設(shè)計(jì)4類典型場(chǎng)景（極端高溫、持續(xù)高濕、設(shè)備故障、網(wǎng)絡(luò)中斷），通過NILabVIEW生成42項(xiàng)標(biāo)準(zhǔn)化測(cè)試用例，抓取網(wǎng)絡(luò)報(bào)文分析實(shí)時(shí)性指標(biāo)。 ③ 開展28d對(duì)比試驗(yàn)，設(shè)置傳統(tǒng)固定式監(jiān)控系統(tǒng)為對(duì)照組，采用方差分析評(píng)估環(huán)境調(diào)控效果。測(cè)試指標(biāo)涵蓋溫度控制精度、濕度響應(yīng)時(shí)間、故障檢測(cè)率等9項(xiàng)核心參數(shù)，通過PeachFuzzer工具模擬12類故障場(chǎng)景，數(shù)據(jù)采樣間隔設(shè)定為 。

2.6.3 試驗(yàn)結(jié)果分析

系統(tǒng)溫度控制精度達(dá) （目標(biāo)值 ），濕度調(diào)控響應(yīng)時(shí)間為 ，較對(duì)照組提升 62.3% 。故障檢測(cè)率在傳感器失效、通信中斷等場(chǎng)景下達(dá) 97.4% ，誤報(bào)率為 2.1% ，故障恢復(fù)時(shí)間為 。網(wǎng)絡(luò)傳輸時(shí)延測(cè)試中，5G鏈路均值為 （標(biāo)準(zhǔn)差 4.8ms ），LoRa鏈路為 ，數(shù)據(jù)丟包率分別為 0.07% 與 1.24% 。能耗測(cè)試表明機(jī)器人單次巡檢（ 317m 路徑）平均功耗 $136～＼mathrm{W＼cdoth}$ 光伏系統(tǒng)日供電量 $23.6＼ ＼mathrm{kW＼cdoth}$ ，儲(chǔ)能冗余度維持 19.7%±3.2% 。對(duì)比試驗(yàn)組作物產(chǎn)量提升 15.8% （番茄）與 13.4% （彩椒），NDVI植被指數(shù)方差降低 21.3% ，驗(yàn)證系統(tǒng)在真實(shí)農(nóng)業(yè)場(chǎng)景中的有效性。

3結(jié)束語

該研究通過構(gòu)建設(shè)施農(nóng)業(yè)智能機(jī)器人監(jiān)控系統(tǒng)，創(chuàng)新性地融合了移動(dòng)機(jī)器人技術(shù)與農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)架構(gòu)。該系統(tǒng)采用多模態(tài)傳感器融合與LSTM預(yù)測(cè)模型實(shí)現(xiàn)環(huán)境參數(shù)時(shí)空演化解析，結(jié)合強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法形成自適應(yīng)調(diào)控策略，通過分布式冗余架構(gòu)確保運(yùn)行可靠性。試驗(yàn)結(jié)果表明，系統(tǒng)在溫度控制精度、故障恢復(fù)速度等關(guān)鍵指標(biāo)上優(yōu)于傳統(tǒng)固定式系統(tǒng)，作物產(chǎn)量提升 ，NDVI植被指數(shù)方差降低 21.3% 。硬件模塊化設(shè)計(jì)與軟件容器化部署方案賦予系統(tǒng)強(qiáng)環(huán)境適應(yīng)能力，支持8h內(nèi)完成 級(jí)溫室快速部署。該研究成果可為設(shè)施農(nóng)業(yè)智能化提供全鏈條技術(shù)解決方案。

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（欄目編輯：王亦梁）