劉成良 林洪振 李彥明 貢 亮 苗中華

(1.上海交通大學(xué)機(jī)械與動力工程學(xué)院， 上海 200240； 2.上海交通大學(xué)機(jī)械系統(tǒng)與振動國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室， 上海 200240；3.上海大學(xué)機(jī)電工程與自動化學(xué)院， 上海 200444)

0 引言

隨著我國社會的老齡化、城鎮(zhèn)化的推進(jìn)以及青壯年勞動力就業(yè)觀念的變化，農(nóng)業(yè)勞動力日益短缺，“誰來種地、如何種地”已成為嚴(yán)峻的社會問題。改變農(nóng)業(yè)生產(chǎn)對勞動力的強(qiáng)依賴性，農(nóng)業(yè)機(jī)械融合電子信息、物聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算等技術(shù)，實(shí)現(xiàn)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)過程的自動化、智能化、機(jī)器人化是解決上述問題的根本途徑?！爸悄茉诙恕⒅腔墼谠?、管控在屏”，即現(xiàn)場控制智能化、云端決策智慧化、監(jiān)控調(diào)度移動終端化是未來智慧農(nóng)業(yè)的發(fā)展方向。美國[1]、德國[2]、日本[3]等相繼提出了各自智慧農(nóng)業(yè)發(fā)展戰(zhàn)略,我國農(nóng)業(yè)裝備領(lǐng)域的專家分別從不同角度闡述了我國智慧農(nóng)業(yè)及智能農(nóng)業(yè)裝備的發(fā)展方向[4-9]。中國制造2025計(jì)劃也將智能農(nóng)業(yè)裝備列為十大發(fā)展領(lǐng)域之一。

智能農(nóng)業(yè)裝備是集復(fù)雜農(nóng)業(yè)機(jī)械、智能感知/智能決策/智能控制、大數(shù)據(jù)/云平臺/物聯(lián)網(wǎng)等技術(shù)為一體的現(xiàn)代農(nóng)業(yè)裝備，可自主、高效、安全、可靠地完成農(nóng)業(yè)作業(yè)任務(wù)。以智能農(nóng)業(yè)裝備為核心的智能農(nóng)機(jī)系統(tǒng)(圖1)包括田間信息感知獲取、田間智能作業(yè)機(jī)械、田間互通互聯(lián)以及云-端互聯(lián)系統(tǒng)、云平臺決策管控中心。本文針對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)“耕、種、管、收”環(huán)節(jié)，闡述分析智能農(nóng)業(yè)裝備的智能感知、智能控制、智能決策、自主作業(yè)、智能管控五大關(guān)鍵技術(shù)現(xiàn)狀、技術(shù)前沿及發(fā)展趨勢。

圖2 農(nóng)業(yè)裝備智能感知技術(shù)框圖Fig.2 Agricultural machinery equipment intelligent sensing technology framework

圖1 智能農(nóng)機(jī)系統(tǒng)構(gòu)成示意圖Fig.1 Schematic of intelligent agricultural machinery system

1 智能感知技術(shù)

參考汽車自動駕駛[10]，智能農(nóng)業(yè)裝備感知分為機(jī)外感知和機(jī)內(nèi)感知。機(jī)外感知是指對農(nóng)機(jī)作業(yè)環(huán)境和對象信息參數(shù)的感知，包括作物生長及其病蟲草害信息感知、作業(yè)環(huán)境與障礙信息感知等。機(jī)內(nèi)感知是指對農(nóng)業(yè)裝備自身的工作參數(shù)及作業(yè)狀態(tài)參數(shù)的感知，包括農(nóng)業(yè)裝備共性狀態(tài)參數(shù)感知、耕整機(jī)械作業(yè)參數(shù)感知、施肥播種機(jī)作業(yè)參數(shù)感知、植保機(jī)械作業(yè)參數(shù)感知、收獲機(jī)械作業(yè)參數(shù)感知等，如圖2所示。

1.1 機(jī)外感知

1.1.1作物生長與病蟲草害感知技術(shù)

(1)作物生長信息感知技術(shù)

葉綠素、氮素含量是作物生長的重要營養(yǎng)指標(biāo)，直接決定了農(nóng)產(chǎn)品產(chǎn)量和質(zhì)量，鑒于作物光譜反射特征直接反映了作物葉綠素和氮素含量，因此，基于光譜特征分析法實(shí)時(shí)獲取作物葉綠素和氮素含量是變量施肥和精準(zhǔn)植保作業(yè)亟待解決的難題。

在葉綠素含量檢測研究方面，俄克拉荷馬州立大學(xué)的JONES等[11]使用多光譜成像傳感器檢測葉綠素含量和濃度，使用超聲波傳感器估算植被高度來提高葉綠素含量檢測精度，愛達(dá)荷大學(xué)的EITEL等[12]使用平板彩色掃描儀檢測植物葉片葉綠素含量，德國慕尼黑工業(yè)大學(xué)的BARESEL等[13]將光譜技術(shù)和數(shù)字圖像處理技術(shù)結(jié)合用于葉綠素含量檢測。國內(nèi)，李民贊團(tuán)隊(duì)[14]研究了基于近紅外光譜技術(shù)的葉綠素含量檢測方法；朱艷團(tuán)隊(duì)[15]基于高光譜遙感特征進(jìn)行小麥葉片含氮量檢測、小麥氮素積累動態(tài)檢測等技術(shù)研究。

檢測傳感器及儀器產(chǎn)品開發(fā)方面，國內(nèi)外已有較為成熟的葉綠素含量及氮含量檢測儀器(表1)。上述便攜式手持產(chǎn)品可實(shí)現(xiàn)參數(shù)的離線檢測。而Yara公司的N-sensor傳感器(圖3)可直接安裝在車載機(jī)具上進(jìn)行作物葉綠素含量以及氮素含量的在線檢測[16]，精度還有待進(jìn)一步提高。

綜上所述，目前葉綠素和氮素的光譜檢測分析技術(shù)已相對成熟，離線手持式測量儀器已實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品化，而車載葉綠素和氮素含量高精度實(shí)時(shí)在線快速檢測是變量施肥和精準(zhǔn)植保作業(yè)的關(guān)鍵，是亟待解決的難題。

表1 葉綠素檢測傳感器產(chǎn)品特點(diǎn)Tab.1 Product features of chlorophyll detection sensor

圖3 N-sensor傳感器 Fig.3 N-sensor

(2)農(nóng)田病蟲草害信息感知技術(shù)

作物病蟲草害信息準(zhǔn)確感知是精準(zhǔn)變量靶向噴施和季節(jié)性病蟲害預(yù)測預(yù)防的依據(jù)。

目前病蟲害的檢測方法主要有熒光光譜法、可見/近紅外光譜法、高光譜成像和數(shù)字圖像處理法等。國外學(xué)者較早開始這方面的研究工作，如美國愛達(dá)荷州立大學(xué)的GRIFFEL等[17]，基于光譜特征，使用支持向量機(jī)(SVM)來檢測感染病毒的馬鈴薯植株；德國波恩大學(xué)的R?MER等[18]，基于熒光光譜特征，使用支持向量機(jī)來檢測小麥葉銹病，比利時(shí)魯汶大學(xué)的MOSHOU等[19]，基于高光譜反射信息，使用熒光成像技術(shù)來檢測冬小麥黃銹病；KAUR等[20]使用圖像處理和支持向量機(jī)技術(shù)對植物的葉面圖像檢測植物病變，計(jì)算出患病面積的百分比。國內(nèi)何勇團(tuán)隊(duì)[21]利用可見光和近紅外光等光譜信息對茄子葉片灰霉病、大豆豆莢炭疽病進(jìn)行檢測；王儒敬團(tuán)隊(duì)[22-23]研究了基于深度學(xué)習(xí)的病蟲害智能化識別系統(tǒng)，使用多分類器融合的方法對玉米葉部病害進(jìn)行識別。文獻(xiàn)[24-26]采用光譜技術(shù)對蘋果、柑橘、棗等實(shí)現(xiàn)蟲害的無損檢測。上述檢測手段都是離線檢測方法。

鑒于病蟲害信息具有實(shí)時(shí)可變性，需要進(jìn)一步解決在線檢測實(shí)時(shí)靶向噴藥處理。自然環(huán)境下基于機(jī)器學(xué)習(xí)的車載高精度、快速作物病蟲害識別技術(shù)是要攻克的難題。

雜草去除是提高作物產(chǎn)量的重要環(huán)節(jié)，機(jī)器代人靶向定點(diǎn)去除是發(fā)展方向，雜草、作物、背景環(huán)境快速實(shí)時(shí)精確識別定位是難點(diǎn)。雜草的檢測識別定位主要有視覺法和光譜法。昆士蘭科技大學(xué)的HALL等[27]開發(fā)了一個(gè)可快速部署的雜草分類系統(tǒng)，該系統(tǒng)使用可視數(shù)據(jù)來實(shí)現(xiàn)自動精確除草，無需事先確定田地中存在的雜草物種；日本名古屋大學(xué)的WATCHAREERUETAI等[28]使用單目相機(jī)，基于紋理和顏色特征檢測草坪中的雜草；丹麥奧爾堡大學(xué)的KAZMI等[29]使用單目相機(jī)，基于葉片顏色和邊緣形狀特征進(jìn)行雜草檢測；法國勃艮第大學(xué)的MARINE等[30]提出了結(jié)合空間信息和光譜信息，用于農(nóng)作物雜草早期檢測的無監(jiān)督分類算法；比利時(shí)讓布盧大學(xué)的PIRON等[31]使用立體視覺傳感器，基于株高特征進(jìn)行雜草識別分類；BAKHSHIPOUR等[32]將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)應(yīng)用于雜草識別。李偉團(tuán)隊(duì)[33]研究了基于視覺形態(tài)特征的雜草識別方法，將其應(yīng)用到移栽類蔬菜用苗間鋤草機(jī)器人上。何東健等[34]和李先鋒等[35]分別將支持向量機(jī)和DS(Shafer-Dempster)證據(jù)理論用于多特征融合的雜草識別方法。國內(nèi)外一些農(nóng)機(jī)企業(yè)也推出了農(nóng)田雜草識別系統(tǒng)，科樂收(CLAAS)、藍(lán)河科技(Blue River Technology)分別在CULTI CAM和See & Spray解決方案中使用了基于視覺的田間雜草感知系統(tǒng)(圖4a)。碳蜂(Carbon Bee)公司推出了一種車載的高光譜傳感器AQiT-Sensor，可以識別出作物中間生長的雜草(圖4b)。

圖4 農(nóng)田雜草傳感器Fig.4 Farmland weed sensor

目前農(nóng)田雜草的感知技術(shù)主要基于視覺特征，對于不同的雜草需要不同的算法，用于學(xué)習(xí)訓(xùn)練的數(shù)據(jù)庫比較單一和獨(dú)立，未來可以將雜草的特征進(jìn)行整合建立一個(gè)統(tǒng)一的數(shù)據(jù)庫，使用機(jī)器學(xué)習(xí)的方式將各種雜草最主要的特征進(jìn)行提取，減少終端的運(yùn)算量，提高雜草感知的準(zhǔn)確性和實(shí)時(shí)性。

1.1.2作業(yè)環(huán)境與障礙感知技術(shù)

(1)農(nóng)田土壤信息感知技術(shù)

車載農(nóng)田土壤信息感知是提高精準(zhǔn)變量肥水施用生產(chǎn)率的有效手段。車載土壤信息獲取包括土壤養(yǎng)分、水分、酸堿度、壓實(shí)度等信息。

車載土壤養(yǎng)分精確測量目前還沒有成熟的手段，但國內(nèi)外學(xué)者都對此進(jìn)行了大量深入研究。何勇團(tuán)隊(duì)[36-37]利用土壤的光譜特征來檢測土壤的有機(jī)質(zhì)含量、含水率、氮磷含量、pH值等信息；李民贊團(tuán)隊(duì)[38-39]基于鹵鎢燈光源和多路光纖法設(shè)計(jì)了土壤全氮含量檢測儀，基于近紅外光譜信息對土壤參數(shù)進(jìn)行實(shí)時(shí)分析，使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和支持向量機(jī)對土壤參數(shù)進(jìn)行預(yù)測，研發(fā)了車載式土壤電導(dǎo)率與機(jī)械阻力實(shí)時(shí)測量系統(tǒng)；王儒敬團(tuán)隊(duì)[40-41]設(shè)計(jì)了土壤鉀離子非接觸電導(dǎo)檢測裝置，基于光譜、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、深度稀疏學(xué)習(xí)等方法對土壤有機(jī)質(zhì)含量進(jìn)行預(yù)測；張小超團(tuán)隊(duì)[42-43]利用近紅外光譜法分析了北京典型耕作土壤的養(yǎng)分信息，研究了基于激光誘導(dǎo)擊穿光譜的土壤鉀素檢測方法，應(yīng)用傅里葉變換近紅外光譜技術(shù)分析了土樣的全氮、全鉀、有機(jī)質(zhì)養(yǎng)分含量和pH值；孫宇瑞團(tuán)隊(duì)[44]開發(fā)了土壤水分剖面實(shí)時(shí)測量傳感器、農(nóng)田土壤含水率與堅(jiān)實(shí)度信息快速采集系統(tǒng)，設(shè)計(jì)了基于激光反射的土壤表面粗糙度測量裝置，運(yùn)用近紅外光譜分析方法對土壤質(zhì)地進(jìn)行分類。

國外從事土壤信息感知技術(shù)研究的有美國喬治亞大學(xué)的HAMRITA等[45]使用射頻識別技術(shù)對土壤的溫度信息進(jìn)行快速無線實(shí)時(shí)監(jiān)測；意大利卡西諾大學(xué)的ANTONUCCI等[46]使用主動紅外熱成像法實(shí)現(xiàn)了實(shí)驗(yàn)室和現(xiàn)場的土壤含水量快速檢測；比利時(shí)列日大學(xué)的GENOT等[47]使用近紅外反射光譜法檢測土壤有機(jī)質(zhì)含量。

目前與農(nóng)田土壤信息感知相關(guān)的企業(yè)和產(chǎn)品，如奧地利POTTINGER公司的車載綜合土壤傳感器TSM，可以實(shí)時(shí)地掃描土壤表層和深層土質(zhì)結(jié)構(gòu)，得到不同區(qū)塊的壓實(shí)度、含水率、電導(dǎo)率和土壤類型等信息(圖5a)。美國精密種植(Precision Planting)公司的Smart Firmer傳感器和Delta Force壓力傳感器能夠感知土壤的有機(jī)質(zhì)含量，收集溫度和濕度信息，采集土壤的硬度信息(圖5b)。美國Veris technologies公司的iScan車載傳感器可以實(shí)時(shí)檢測土壤的質(zhì)地、含水率、溫度、土壤陽離子交換容量、有機(jī)質(zhì)含量等信息。

圖5 土壤傳感器產(chǎn)品Fig.5 Soil sensor products

土壤養(yǎng)分車載精確測量是未來努力的方向，車載含水率、酸堿度、壓實(shí)度、有機(jī)質(zhì)含量等參數(shù)測量技術(shù)相對成熟，但高可靠性、高精度、多參數(shù)組合量傳感器是未來的發(fā)展方向。此外，為配合智能農(nóng)業(yè)裝備處方作業(yè)，在土壤中預(yù)埋大量物聯(lián)網(wǎng)傳感器的智慧農(nóng)田系統(tǒng)是未來智慧農(nóng)業(yè)的發(fā)展趨勢，研發(fā)低功耗、低成本、小型化、無線通信土壤信息傳感器，將土壤參數(shù)上傳至云端，農(nóng)業(yè)裝備按需取用，實(shí)現(xiàn)閉環(huán)控制是未來的創(chuàng)新發(fā)展模式。

(2)作業(yè)障礙信息感知技術(shù)

障礙物信息感知是智能農(nóng)業(yè)裝備在復(fù)雜的非結(jié)構(gòu)化農(nóng)田環(huán)境中安全可靠作業(yè)的保障。農(nóng)業(yè)裝備作業(yè)環(huán)境中的障礙物復(fù)雜多變，靜態(tài)有樹木、電線桿、水井、房屋等，動態(tài)有人、動物、作業(yè)農(nóng)機(jī)等。目前障礙物檢測手段主要有超聲雷達(dá)、激光雷達(dá)、紅外傳感、視覺傳感器以及多傳感融合等。美國肯塔基大學(xué)的DVORAK等[48]使用超聲波傳感器檢測農(nóng)業(yè)環(huán)境中的障礙物。韓國國立韓國外國語大學(xué)的KIM等[49]、西班牙阿卡拉德赫拿勒斯大學(xué)的DIEGO等[50]使用多個(gè)超聲波傳感器組成陣列來檢測障礙物，該方法可以有效地提高穩(wěn)定性。德國漢諾威大學(xué)的BRENNEKE等[51]使用三維激光雷達(dá)檢測障礙物，受天氣、光照等環(huán)境因素的影響較小。PENG[52]使用成本略低的二維激光雷達(dá)，配合算法可以準(zhǔn)確地檢測障礙物。美國斯坦福大學(xué)的MICHELS等[53]、MAIER等[54]使用單目視覺傳感器檢測障礙物，配合強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法提高檢測穩(wěn)定性(圖6a)。BRAND等[55]、德國凱澤斯勞滕大學(xué)的FLEISCHMANN等[56]使用雙目立體視覺生成點(diǎn)云信息，識別障礙物比單目視覺更加準(zhǔn)確。OHYA等[57]、DING[58]、LIU[59]研究了視覺、激光雷達(dá)、紅外成像和超聲波等多傳感融合的障礙感知方案(圖6b)。劉成良團(tuán)隊(duì)[60]研究了基于支持向量機(jī)的視覺水田田埂邊界檢測方法。周俊等[61]基于機(jī)器視覺技術(shù)檢測作業(yè)環(huán)境中的運(yùn)動障礙，采用幀差法消除機(jī)器人自身運(yùn)動的影響。何東健團(tuán)隊(duì)[62]基于機(jī)器視覺技術(shù)，使用貝葉斯決策圖像分割法進(jìn)行障礙物檢測。奧地博田公司的車載Sensosafe傳感器通過光學(xué)紅外傳感器檢測在收割時(shí)隱藏在草叢中的野生動物。

圖6 障礙物檢測傳感器Fig.6 Various types of obstacle detection sensors

農(nóng)業(yè)裝備作業(yè)環(huán)境中的障礙物感知技術(shù)中，紅外技術(shù)是檢測人和動物的有效方法，超聲與激光雷達(dá)測量范圍大，對距離、速度檢測精度高，三維雷達(dá)測量精度高，但成本也高，基于視覺、二維雷達(dá)組合的障礙物檢測是較理想的方案，多傳感融合是農(nóng)田障礙感知的研究重點(diǎn)。

1.2 機(jī)內(nèi)感知

農(nóng)業(yè)裝備機(jī)內(nèi)感知的目的是實(shí)現(xiàn)機(jī)器運(yùn)行的閉環(huán)控制，以及作業(yè)參數(shù)的優(yōu)化匹配。

1.2.1農(nóng)業(yè)裝備共性參數(shù)感知技術(shù)

農(nóng)業(yè)裝備機(jī)內(nèi)共性參數(shù)包括發(fā)動機(jī)信息、動力輸出信息、扭矩信息、滑轉(zhuǎn)率、姿態(tài)信息、安全隱患信息等。其中發(fā)動機(jī)信息、動力輸出信息等可通過CAN總線按照ISO 11783協(xié)議讀出，姿態(tài)信息一般可采用北斗模塊和陀螺儀獲得，而扭矩信息、滑轉(zhuǎn)率是農(nóng)業(yè)裝備共性參數(shù)檢測的難點(diǎn)。RAJABI-VANDECHALI等[63]基于徑向基函數(shù)(Rdial basis function，RBF)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和自適應(yīng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模糊推理系統(tǒng)(Adaptive network-based fuzzy inference system，ANFIS)，使用低成本傳感器對拖拉機(jī)發(fā)動機(jī)的扭矩進(jìn)行了估測。王書茂團(tuán)隊(duì)[64]使用多模多頻衛(wèi)星定位與慣導(dǎo)測速技術(shù)，采用扭振補(bǔ)償?shù)男D(zhuǎn)編碼測速方法，實(shí)現(xiàn)了低速扭振動力機(jī)械的驅(qū)動輪邊速的高精度測量。未來農(nóng)業(yè)裝備機(jī)內(nèi)共性參數(shù)感知的研究重點(diǎn)是扭矩信息和車輪滑轉(zhuǎn)率精確測量。

1.2.2耕整機(jī)械作業(yè)參數(shù)感知技術(shù)

耕整機(jī)械的作業(yè)參數(shù)有姿態(tài)、壓力、位置、深度等。實(shí)現(xiàn)深松作業(yè)的關(guān)鍵前提是耕整深度的準(zhǔn)確檢測。孟志軍團(tuán)隊(duì)[65]提出一種基于深松機(jī)組姿態(tài)估測的耕深檢測方法。朱忠祥團(tuán)隊(duì)[66]提出一種基于傾角傳感器的自動測量農(nóng)機(jī)具耕深的方法。苑嚴(yán)偉團(tuán)隊(duì)[67]提出一種基于超聲波測距傳感器的懸掛式深松機(jī)耕深在線檢測方法。博世力士樂公司推出了用于耕整機(jī)械的液壓控制解決方案，方案使用了多種傳感器實(shí)現(xiàn)了耕整機(jī)具姿態(tài)感知、耕整作業(yè)阻力感知、耕整深度感知。未來耕整機(jī)械的作業(yè)參數(shù)感知可以結(jié)合土壤信息感知技術(shù)，在耕整階段全方位、多參數(shù)地感知土壤信息，建立土壤信息圖，實(shí)現(xiàn)“一次感知，全過程使用”。

1.2.3施肥播種機(jī)械作業(yè)參數(shù)感知技術(shù)

施肥播種機(jī)械的作業(yè)參數(shù)有種肥流速流量、播施深度等。施肥播種機(jī)械作業(yè)參數(shù)的準(zhǔn)確感知是施肥播種機(jī)械精準(zhǔn)自主作業(yè)的基礎(chǔ)。SWISHER等[68]使用激光發(fā)生器和光學(xué)傳感器設(shè)計(jì)了一種用于測量氣流中顆粒肥料流量的傳感器。苑嚴(yán)偉團(tuán)隊(duì)[69-70]設(shè)計(jì)了一種差分結(jié)構(gòu)的電容傳感器，在排料管道外壁構(gòu)建陣列式電容傳感器來提高檢測精度。劉成良團(tuán)隊(duì)[71]基于電容法設(shè)計(jì)了一套用于小麥播種量檢測的系統(tǒng),建立了種子數(shù)量與電容變化量之間的線性關(guān)系。余洪鋒等[72]設(shè)計(jì)了一種基于皮帶秤的施肥機(jī)施肥性能檢測裝置，裝置可以檢測排肥口的實(shí)時(shí)流量。精密種植公司的SpeedTube是高速種植系統(tǒng)的一個(gè)組件，可以在高速播種的情況下精確測量播種施肥的速率，WaveVision使用高頻無線電波測量播種量，有效消除了灰塵的干擾，vSet是一種圓盤式的解決方案，基于轉(zhuǎn)速檢測播種量。

目前施肥播種精量控制技術(shù)比較成熟，但在肥種流量檢測方面，雖然有光電、電容等不同方法，但其精度不高、可靠性還有待進(jìn)一步提高，應(yīng)側(cè)重于檢測數(shù)據(jù)的智能處理方法以及創(chuàng)新感知原理新型傳感器設(shè)計(jì)的研究。

1.2.4植保機(jī)械作業(yè)參數(shù)感知技術(shù)

植保機(jī)械作業(yè)狀態(tài)參數(shù)包括噴霧壓力、噴霧流量、噴桿姿態(tài)等。李樹江團(tuán)隊(duì)[73-74]通過多傳感信息采集，建立基于總線的作業(yè)速度、噴霧流量、噴霧壓力、噴桿作業(yè)狀態(tài)、噴頭堵塞、噴桿高度探測、藥液體積、氣象環(huán)境等參數(shù)的在線監(jiān)測系統(tǒng)，并實(shí)現(xiàn)噴頭堵塞及低流量自動報(bào)警、噴桿高度自動仿形，解決了傳統(tǒng)植保機(jī)械容易出現(xiàn)的農(nóng)藥漏噴、不均勻和飄移等問題。精密種植公司開發(fā)了用于液體測量的傳感器，該傳感器可以實(shí)時(shí)測量包括液體農(nóng)藥和液體肥料在內(nèi)的液體流量。目前對于植保機(jī)械的作業(yè)參數(shù)感知研究較少，未來應(yīng)研究液體肥料和農(nóng)藥的感知機(jī)理，解決傳感器的抗腐蝕性和精度保持性問題。

1.2.5收獲機(jī)械作業(yè)參數(shù)感知技術(shù)

收獲機(jī)械種類繁多，本文主要以稻麥、玉米聯(lián)合收獲和棉花采摘機(jī)械為例進(jìn)行收獲機(jī)械作業(yè)參數(shù)感知技術(shù)分析。稻麥、玉米等聯(lián)合收獲機(jī)械的作業(yè)參數(shù)有含水率、流量、損失率、含雜率等。巴西圣保羅大學(xué)的DA等[75]使用6個(gè)雙板差分沖擊式傳感器形成陣列來測量谷物產(chǎn)量，有效地減小了振動引起的噪聲干擾。印度旁遮普農(nóng)業(yè)大學(xué)的SINGH等[76]基于稱量傳感器開發(fā)了安裝在儲罐底部的收獲機(jī)械產(chǎn)量傳感器，并且使用此傳感器結(jié)合GPS系統(tǒng)開發(fā)了產(chǎn)量制圖系統(tǒng)。丹麥電氣工程技術(shù)大學(xué)的HERMANN等[77]使用谷物流量模型和谷物吞吐量傳感器，對谷物流量進(jìn)行預(yù)測。印度農(nóng)業(yè)工程學(xué)院的HIREGOUDAR等[78]使用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)評估田間條件下的谷物收獲損失。加拿大阿爾伯塔大學(xué)的LIU等[79]使用9個(gè)聲學(xué)谷物撞擊傳感器布置在收割機(jī)分離格柵下方，通過對聲學(xué)撞擊信號的分析檢測谷物損失量。比利時(shí)魯汶大學(xué)的WALLAYS等[80]基于多光譜視覺傳感器和遺傳算法檢測谷物流中的谷殼、稻草等雜質(zhì)，得到谷物清潔度數(shù)據(jù)。羅錫文團(tuán)隊(duì)[81]設(shè)計(jì)了一種雙板沖量式谷物流量傳感器及其差分消振電路,以消除車身振動對測產(chǎn)精度的影響。劉成良團(tuán)隊(duì)[82-83]設(shè)計(jì)了沖量式谷物聯(lián)合收獲機(jī)智能測產(chǎn)系統(tǒng)和基于計(jì)算機(jī)視覺的谷物測產(chǎn)系統(tǒng)。張小超團(tuán)隊(duì)[84-85]研究了基于稱重法的聯(lián)合收獲機(jī)測產(chǎn)方法，設(shè)計(jì)了用于聯(lián)合收獲機(jī)谷物損失測量的聚偏氟乙烯陣列傳感器，研究了基于電容法的棉管籽棉質(zhì)量流量檢測方法。劉成良團(tuán)隊(duì)[86]研究了基于光電原理的棉花流量產(chǎn)量測量裝置，引入網(wǎng)絡(luò)神經(jīng)元進(jìn)行數(shù)據(jù)的分析。鄭傳濤團(tuán)隊(duì)[87-89]提出采用可調(diào)諧二極管激光吸收光譜技術(shù)，探測痕量CO，研制抗干擾新型紅外CO傳感器，實(shí)現(xiàn)收獲作業(yè)過程中隱性火災(zāi)的探測。

目前收獲機(jī)械的作業(yè)參數(shù)傳感原理已基本成熟，國外科樂收等機(jī)型也安裝有成熟的水分、流量等傳感器，國內(nèi)缺乏成熟的產(chǎn)品，主要在于檢測精度與可靠性不高，雖然多年來國內(nèi)學(xué)者一直進(jìn)行此方面的研究，但在精度、可靠性、算法模型等方面與實(shí)際應(yīng)用還有差距。

2 智能控制技術(shù)

2.1 總線控制

多傳感以及多智能控制單元是智能農(nóng)機(jī)的一個(gè)顯著特點(diǎn)，對此國際標(biāo)準(zhǔn)化組織制定ISO 11783標(biāo)準(zhǔn)[90]，詳細(xì)規(guī)定了智能農(nóng)機(jī)的控制系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)整體架構(gòu)、物理層、網(wǎng)絡(luò)層、數(shù)據(jù)通訊、各種電子控制單元(ECU)及任務(wù)控制器結(jié)構(gòu)。圖7為基于ISO 11783的智能農(nóng)機(jī)控制系統(tǒng)結(jié)構(gòu)組成和示例說明。

圖7 ISOBUS示意圖Fig.7 ISOBUS schematic1.總線末端 2.總線插座 3.自帶控制器的拖拉機(jī)內(nèi)部總線 4.用戶終端 5.到運(yùn)營計(jì)算機(jī)的數(shù)據(jù)終端 6.機(jī)具ECU 7.拖拉機(jī)-機(jī)具總線

為了推行ISO 11783標(biāo)準(zhǔn)，美國制造商協(xié)會(National association of manufacturers，NAM)、德國機(jī)械設(shè)備制造業(yè)聯(lián)合會(Verband deutscher maschinen- und anlagenbau，VDMA)和格立莫(GRIMME)、格蘭(KVERNELAND)、愛科、奧地博田、克拉斯、約翰迪爾、凱斯紐荷蘭于2008年共同成立了農(nóng)業(yè)電子協(xié)會(Agricultural industry electronics foundation，AEF)，擁有230個(gè)世界主要農(nóng)機(jī)企業(yè)及科研機(jī)構(gòu)成員。世界著名農(nóng)機(jī)公司目前大都采用ISOBUS控制結(jié)構(gòu)，圖8是凱斯公司的總線結(jié)構(gòu)。

圖8 凱斯公司ISOBUS總線結(jié)構(gòu)Fig.8 CASE IH company ISOBUS bus structure1.電源 2.拖拉機(jī)電源線 3.連接機(jī)具CAN線 4.拖拉機(jī)ECU 5.點(diǎn)火開關(guān) 6.雷達(dá)接口 7.總開關(guān) 8.AgGPS現(xiàn)場管理顯示線 9、26.CAN末端 10.通用擴(kuò)展交換機(jī)模塊 11.噴霧器 12.風(fēng)扇轉(zhuǎn)速傳感器 13.料斗余量傳感器 14.氣壓傳感器 15.氣吸式播種機(jī)控制器 16.應(yīng)用速率傳感器 17.PWM電磁閥 18.伺服閥 19.氣壓傳感器 20.料斗平面?zhèn)鞲衅?21.機(jī)具提升傳感器 22.風(fēng)扇轉(zhuǎn)速傳感器 23.雷達(dá)速度傳感器 24.種子監(jiān)視器 25.排線 27.機(jī)具CAN擴(kuò)展線 28.氣吸式播種機(jī)控制線 29.CAN牽引擴(kuò)展線 30.連接駕駛室線

國內(nèi)自2008年開始關(guān)注ISOBUS在農(nóng)機(jī)中的應(yīng)用，開始借鑒其通訊結(jié)構(gòu)并在導(dǎo)航系統(tǒng)中應(yīng)用[91]，自2017年開始采用ISO 11783系列標(biāo)準(zhǔn)，頒布了GB/T 35381系列標(biāo)準(zhǔn)[92]。國內(nèi)福田雷沃、一拖、五征、中聯(lián)重機(jī)等主要農(nóng)機(jī)公司開始采用ISOBUS系統(tǒng)。總線控制系統(tǒng)的研究熱點(diǎn)集中在監(jiān)控終端、主機(jī)和機(jī)具控制器方面。

2.2 監(jiān)控終端

監(jiān)控終端是一個(gè)狀態(tài)監(jiān)控系統(tǒng)，實(shí)時(shí)顯示農(nóng)機(jī)的運(yùn)行狀態(tài)，ISO 11783對監(jiān)控終端的功能、界面布局等做了詳細(xì)規(guī)定[93]。

由于監(jiān)控終端是農(nóng)業(yè)裝備產(chǎn)品化的部件，所以對其研究較多的是農(nóng)業(yè)裝備企業(yè)。歐美等高端農(nóng)機(jī)都配備有符合標(biāo)準(zhǔn)的監(jiān)控終端(圖9)，約翰迪爾公司Green Star系列總線化車載智能終端提供了高低不同的一整套顯示屏交互方案，獲得了AEF的授權(quán)，使用ISO Task Control功能控制第三方機(jī)具。凱斯公司推出的AFS DISPLAY終端可以監(jiān)控和控制凱斯的車輛和工具，記錄重要的數(shù)據(jù)和路線，用于將來的管理和決策，終端符合ISOBUS標(biāo)準(zhǔn)?？茦肥展緸槠渥詣愚D(zhuǎn)向系統(tǒng)GPS PILOT配備了一個(gè)集成了10.4英寸觸摸屏和雙頻接收器的S10終端，具有操作自動轉(zhuǎn)向系統(tǒng)、控制接入ISOBUS的機(jī)具等功能。格蘭公司發(fā)布的iM FARMING精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)解決方案包括Iso Match特勒斯專業(yè)版(Tellus Pro)通用終端。愛科旗下麥賽弗格森(Massey Ferguson)的FUSE Technologies解決方案中包括了AgCommand監(jiān)控終端。除了農(nóng)業(yè)裝備主機(jī)企業(yè)自研的監(jiān)控終端外，還有一些配套企業(yè)提供的監(jiān)控終端，例如美國MC Elettronica公司、DICKEY-john公司、AIS公司、STW公司、Agleader公司等都推出了相關(guān)產(chǎn)品(圖10)，JCA公司還將監(jiān)控終端功能移植到Android或者IOS系統(tǒng)的平板電腦上。國外農(nóng)業(yè)裝備不論是主機(jī)企業(yè)還是配套企業(yè)的終端設(shè)備，基本都符合ISOBUS標(biāo)準(zhǔn)。

圖9 國外農(nóng)機(jī)企業(yè)的監(jiān)控終端Fig.9 Virtual terminals of foreign agricultural machinery enterprises

圖10 國外配套企業(yè)的監(jiān)控終端Fig.10 Virtual terminals of foreign supporting enterprises

國內(nèi)農(nóng)業(yè)裝備企業(yè)目前在跟進(jìn)監(jiān)控終端的研究發(fā)展，與國外不同的是，國內(nèi)農(nóng)業(yè)裝備主機(jī)企業(yè)一般使用配套公司的監(jiān)控終端產(chǎn)品。例如司南公司農(nóng)機(jī)智能終端用于衛(wèi)星導(dǎo)航自動駕駛，是集用戶界面顯示、作業(yè)數(shù)據(jù)顯示、作業(yè)模式調(diào)整等功能于一體的綜合性農(nóng)機(jī)智能終端。中海達(dá)公司農(nóng)機(jī)智能終端采用一體化設(shè)計(jì)，內(nèi)置北斗衛(wèi)星導(dǎo)航定位系統(tǒng)，采用其獨(dú)有的Smart Heading等多項(xiàng)專利技術(shù)，實(shí)現(xiàn)對農(nóng)機(jī)駕駛數(shù)據(jù)的顯示和農(nóng)機(jī)駕駛的操控。除此之外其他監(jiān)控終端供貨商有長沙碩博電子、貴州永青電子、北京博創(chuàng)聯(lián)動、上海宏英科技等公司，基本上都是從工程機(jī)械領(lǐng)域向農(nóng)業(yè)裝備領(lǐng)域拓展的。國內(nèi)企業(yè)開發(fā)的監(jiān)控終端大部分沒有通過AEF的認(rèn)證，對ISO 11783標(biāo)準(zhǔn)的兼容性未知，甚至有的企業(yè)和單位使用LabView等第三方組態(tài)軟件編寫上位機(jī)界面實(shí)現(xiàn)監(jiān)控終端的功能。

目前國內(nèi)的農(nóng)業(yè)裝備監(jiān)控終端存在的主要問題是沒有實(shí)現(xiàn)接口、功能和界面的標(biāo)準(zhǔn)化，沒有互換性，不能實(shí)現(xiàn)不同企業(yè)農(nóng)機(jī)和機(jī)具之間的互聯(lián)互通，未來需要解決的問題是監(jiān)控終端的標(biāo)準(zhǔn)化問題。

2.3 主機(jī)和機(jī)具控制器

控制器是實(shí)現(xiàn)農(nóng)業(yè)裝備智能控制的核心部件。ISO 11783規(guī)定的ISOBUS按照設(shè)計(jì)功能和安裝位置的不同將農(nóng)業(yè)裝備中的ECU分為主機(jī)ECU和機(jī)具ECU兩類[94]。主機(jī)ECU可以完成的功能包括電源管理、拖拉機(jī)設(shè)備響應(yīng)、附加懸掛參數(shù)、機(jī)具與拖拉機(jī)照明控制、估計(jì)和測量輔助閥流量、懸掛命令、動力輸出裝置(Power Take-Off，PTO)命令、輔助閥命令等，可以讀取處理的信息包括輔助閥信息、PTO信息、速度和距離信息、時(shí)間/日期信息、懸掛信息、語言信息等；機(jī)具ECU主要完成機(jī)具作業(yè)時(shí)的控制，如耕整機(jī)具的犁深控制、噴施機(jī)具的變量噴藥施肥、播種機(jī)具的精量播種等。

如圖11所示，國外智能農(nóng)機(jī)控制器主要有兩類，一類是企業(yè)自主研發(fā)的控制器，比如約翰迪爾公司的M50、M700、2000控制器。凱斯的AFS控制解決方案中包括了EZ系列控制器，有EZ-PILOT、EZ-STEER等型號。一類是配套企業(yè)研發(fā)的符合ISOBUS標(biāo)準(zhǔn)的產(chǎn)品，如博世力士樂開發(fā)了可用于農(nóng)業(yè)裝備行走機(jī)械控制的BODAS控制器，用于電液提升控制和犁深控制的EHC-8控制器；STW公司開發(fā)了符合ISOBUS標(biāo)準(zhǔn)的ESX系列控制器。國內(nèi)博創(chuàng)聯(lián)動開發(fā)了SF9507車載控制器、TTC60通用控制器，派芬開發(fā)了HE20系列控制器。

圖11 拖拉機(jī)主機(jī)控制器Fig.11 Tractor main controller

研究方面，TUMENJARGAL等[95]在ISOBUS的基礎(chǔ)上開發(fā)了一種施肥機(jī)械液壓控制系統(tǒng)，基于OSB-Ag公司的ISOBUS商用庫，開發(fā)了面向服務(wù)器ECU和客戶端的應(yīng)用程序。BACKMAN[96]將ISOBUS應(yīng)用于農(nóng)業(yè)機(jī)械的導(dǎo)航控制系統(tǒng)，使用了ISOBUS規(guī)定的標(biāo)準(zhǔn)接口和通信通道、標(biāo)準(zhǔn)信息流等。苗中華等[97]將CAN應(yīng)用層協(xié)議應(yīng)用到采棉機(jī)智能監(jiān)控系統(tǒng)中，搭建了基于CAN總線的數(shù)字化智能監(jiān)控系統(tǒng)。楊衛(wèi)平團(tuán)隊(duì)[98]基于拖拉機(jī)的ISOBUS實(shí)現(xiàn)了拖拉機(jī)的故障診斷。目前我國的農(nóng)機(jī)主機(jī)控制器主要是來自第三方配套生產(chǎn)，不符合標(biāo)準(zhǔn)，不利于高端智能拖拉機(jī)的推廣。

如何為用戶提供開放的編程環(huán)境是目前農(nóng)機(jī)控制器使用中的一個(gè)問題。目前的農(nóng)業(yè)裝備控制部分沒有操作系統(tǒng)的概念，使用基于Windows、Linux的上位機(jī)程序，或者是基于LabView編寫的界面來完成應(yīng)該由操作系統(tǒng)完成的功能。部分企業(yè)開始進(jìn)行農(nóng)業(yè)裝備操作系統(tǒng)的研究，博世力士樂公司為其開發(fā)的BODAS控制器配備了BODAS系列的配套軟件，利用配套軟件可以實(shí)現(xiàn)對控制器的圖形和文本編程，已經(jīng)具有了操作系統(tǒng)的基本功能；約翰迪爾的MECA控制器搭載了約翰迪爾操作系統(tǒng)(John Deere operating system，JDOS)，可以實(shí)現(xiàn)強(qiáng)大的軟件后期開發(fā)；STW公司的ESX系列控制器使用CoDeSys搭建了開發(fā)環(huán)境，可以使用C語言或Matlab/Simulink支持包進(jìn)行自由編程，實(shí)現(xiàn)功能擴(kuò)展和后期升級。目前大部分農(nóng)業(yè)裝備企業(yè)還沒有建立起農(nóng)機(jī)操作系統(tǒng)的概念，未來應(yīng)將操作系統(tǒng)納入標(biāo)準(zhǔn)化的范疇，研究基于農(nóng)機(jī)操作系統(tǒng)的云傳輸、云控制技術(shù)。

3 智能決策技術(shù)

硬件是智能控制的軀體，決策是智能控制的大腦。決策和協(xié)同是保證智能農(nóng)機(jī)高效、高精度及高品質(zhì)作業(yè)的關(guān)鍵，主要技術(shù)包括變量作業(yè)決策技術(shù)、路徑規(guī)劃決策技術(shù)、多機(jī)協(xié)同作業(yè)技術(shù)。

3.1 變量作業(yè)決策

變量作業(yè)智能決策是指根據(jù)作業(yè)過程中的傳感器數(shù)據(jù)，結(jié)合專家系統(tǒng)、知識庫和數(shù)據(jù)庫里的信息，得出控制策略。美國蒙大拿州立大學(xué)的PEERLINCK等[99]使用機(jī)器學(xué)習(xí)算法，通過分析冬小麥的施肥配方對產(chǎn)量進(jìn)行預(yù)測，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)了對小麥?zhǔn)┓逝浞降妮o助決策；芬蘭于韋斯屈萊大學(xué)的KAIVOSOJA等[100]使用遙感信息估計(jì)土壤的氮含量，將此數(shù)據(jù)用來對變量施肥的配方進(jìn)行決策，實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)施肥。國內(nèi)孟志軍等[101]開發(fā)了基于處方圖的變量作業(yè)控制和輔助導(dǎo)航軟件；魏新華團(tuán)隊(duì)[102]設(shè)計(jì)了脈寬調(diào)制間歇噴霧變量噴施系統(tǒng)；苑嚴(yán)偉團(tuán)隊(duì)[103-104]設(shè)計(jì)了變量配肥施肥機(jī)和小麥精量播種變量施肥機(jī)，開發(fā)了基于作業(yè)處方圖的氮磷鉀配比施肥決策支持系統(tǒng)；趙春江團(tuán)隊(duì)[105]論述了基于空間信息的精準(zhǔn)施藥分析決策方法；劉成良團(tuán)隊(duì)[106]研究了基于模糊系統(tǒng)的開度轉(zhuǎn)速雙變量施肥控制序列生成方法。凱斯公司研發(fā)了ST820型氣力輸送式變量施肥播種機(jī)，施肥作業(yè)前在計(jì)算機(jī)上制作處方圖，生成處方文件，施肥機(jī)自動實(shí)施變量作業(yè)?？茦肥展狙邪l(fā)了一種振動式切線脫粒系統(tǒng)，該系統(tǒng)能根據(jù)農(nóng)學(xué)策略自動優(yōu)化決策調(diào)整脫粒滾筒轉(zhuǎn)速和脫粒間隙寬度等參數(shù)。農(nóng)機(jī)變量作業(yè)決策是專家經(jīng)驗(yàn)、農(nóng)機(jī)動力學(xué)模型和人工智能的綜合應(yīng)用，國內(nèi)在此方面研究較為深入，研究成果也較多。今后變量作業(yè)決策的發(fā)展一方面是新模型算法的深入研究，另一方面是大數(shù)據(jù)、人工智能及云計(jì)算在變量決策方面的深入應(yīng)用。

3.2 路徑規(guī)劃決策

農(nóng)業(yè)裝備的作業(yè)路徑規(guī)劃是指必須滿足相關(guān)農(nóng)藝規(guī)范的要求，實(shí)現(xiàn)作業(yè)區(qū)域內(nèi)不重、不漏前提下，對作業(yè)距離、時(shí)間、轉(zhuǎn)彎次數(shù)、能耗等參數(shù)優(yōu)化，尋找合理的行走路線，是農(nóng)機(jī)無人駕駛與自主作業(yè)的不可或缺的環(huán)節(jié)。

圖12 全區(qū)域覆蓋路徑規(guī)劃策略[116]Fig.12 Regional coverage path planning strategy

圖13 農(nóng)業(yè)裝備地頭轉(zhuǎn)彎策略[116]Fig.13 Turning strategy of agricultural machinery equipment

農(nóng)田環(huán)境下農(nóng)業(yè)裝備的行駛路徑包括跟蹤作物行的直線段路徑和連接直線段之間的曲線段路徑。直線段的路徑規(guī)劃主要依靠A-B線導(dǎo)航技術(shù)。對于全區(qū)域覆蓋路徑規(guī)劃而言，考慮的不僅僅是轉(zhuǎn)彎路徑而是包括轉(zhuǎn)彎路徑在內(nèi)的農(nóng)田區(qū)域內(nèi)的所有行駛軌跡，目前的規(guī)劃方案有S形、口字形、回字形、對角形4種(圖12)。對全區(qū)域路徑規(guī)劃的研究多集中在轉(zhuǎn)彎路徑(圖13)，轉(zhuǎn)彎路徑的規(guī)劃方案有弓形、半圓形、梨形、魚尾形4種。國內(nèi)外學(xué)者對于路徑規(guī)劃的研究成果總結(jié)如表2，日本巖手大學(xué)的TORISU[107]結(jié)合拖拉機(jī)的機(jī)械參數(shù)和農(nóng)田的幾何約束，以轉(zhuǎn)彎路徑的時(shí)間最短為目標(biāo)優(yōu)化拖拉機(jī)的地頭轉(zhuǎn)彎路徑規(guī)劃。日本北海道大學(xué)的KISE[108]以最小轉(zhuǎn)彎半徑和最大轉(zhuǎn)彎速度為目標(biāo)，利用3階樣條函數(shù)創(chuàng)建了兩種轉(zhuǎn)彎路徑，即前向轉(zhuǎn)彎路徑和后退轉(zhuǎn)彎路徑。美國康奈爾大學(xué)的RYERSON等[109]將農(nóng)田區(qū)域劃分為多個(gè)單元塊后，基于遺傳算法尋找全區(qū)域路徑來實(shí)現(xiàn)最大的覆蓋面積和最小的行駛距離。美國阿肯色大學(xué)的KAREN[110]將決策支持系統(tǒng)用于拖拉機(jī)導(dǎo)航，決策系統(tǒng)會選取最節(jié)省時(shí)間、最節(jié)省燃料、盈利最高的行駛路徑。日本國家農(nóng)業(yè)研究中心的NAGASAKA等[111]設(shè)計(jì)了采用梭形法進(jìn)行轉(zhuǎn)彎作業(yè)的自動駕駛插秧機(jī)。德國斯圖加特大學(xué)的STOLL[112]提出了一種根據(jù)目標(biāo)地塊最長邊將其分割成子田塊，再分別對子田塊進(jìn)行全覆蓋作業(yè)的規(guī)劃路徑方法。HAMEED[113]以成本最小化為路徑規(guī)劃的準(zhǔn)則，提出了一種多目標(biāo)優(yōu)化覆蓋規(guī)劃方法。國內(nèi)劉剛等[114]提出了一種基于 GNSS 的農(nóng)田平整自動導(dǎo)航路徑規(guī)劃方法，該方法以空載或滿載時(shí)間最短為最優(yōu)評價(jià)基準(zhǔn)。孟志軍等[115]提出了一種面向農(nóng)田作業(yè)機(jī)械的地塊全區(qū)域覆蓋路徑優(yōu)化方法，該方法將田間作業(yè)劃分為不同區(qū)域，根據(jù)先驗(yàn)信息選擇不同的路徑優(yōu)化目標(biāo)：轉(zhuǎn)彎數(shù)最少、作業(yè)消耗最小、總作業(yè)路徑最短或有效作業(yè)路徑比最大。

目前規(guī)則地塊的全覆蓋路徑規(guī)劃算法已經(jīng)比較成熟，未來的研究方向是不規(guī)則地塊及多障礙、多約束的全覆蓋路徑規(guī)劃算法，解決主機(jī)和機(jī)具不同轉(zhuǎn)彎半徑時(shí)的自適應(yīng)路徑規(guī)劃算法，以及繞過不同障礙物繼續(xù)進(jìn)行作業(yè)的路徑規(guī)劃算法。

3.3 多機(jī)協(xié)同作業(yè)

現(xiàn)代農(nóng)機(jī)有兩種不同發(fā)展方向，一是朝超大型化、復(fù)雜化方向發(fā)展；另一個(gè)方向是通過多臺小型農(nóng)機(jī)協(xié)同作業(yè)，提高生產(chǎn)效率，多機(jī)協(xié)同作業(yè)對具有嚴(yán)格的作業(yè)窗口期要求搶種搶收的意義重大。

農(nóng)業(yè)裝備的多機(jī)協(xié)同控制分為主從協(xié)同控制和共同作業(yè)控制。日本北海道大學(xué)NOGUCHI團(tuán)隊(duì)[117-118]研究了一種手動駕駛拖拉機(jī)跟隨自動駕駛拖拉機(jī)的Leader-follower系統(tǒng)，研究了多機(jī)器人系統(tǒng)在日本水稻、小麥和大豆農(nóng)業(yè)中的應(yīng)用，該機(jī)器人農(nóng)業(yè)系統(tǒng)包括水稻種植機(jī)器人、播種機(jī)器人、機(jī)器人拖拉機(jī)、聯(lián)合收獲機(jī)以及附加在機(jī)器人拖拉機(jī)上的各種機(jī)具。李民贊團(tuán)隊(duì)[119]研究了基于蟻群算法的多機(jī)協(xié)同作業(yè)任務(wù)規(guī)劃，建立了多機(jī)協(xié)同作業(yè)任務(wù)分配模型。胡靜濤團(tuán)隊(duì)[120]提出一種基于領(lǐng)航-跟隨結(jié)構(gòu)的收獲機(jī)械機(jī)群協(xié)同導(dǎo)航控制方法，該方法在建立收獲機(jī)群運(yùn)動學(xué)模型的基礎(chǔ)上，結(jié)合反饋線性化理論和滑?？刂评碚撛O(shè)計(jì)了漸近穩(wěn)定的路徑跟蹤控制律和隊(duì)形保持控制律。張漫團(tuán)隊(duì)[121]設(shè)計(jì)了基于Web-GIS的多機(jī)協(xié)同作業(yè)遠(yuǎn)程監(jiān)控平臺，其中數(shù)據(jù)分析模塊可以實(shí)時(shí)分析處理多機(jī)位置和航姿信息，對各農(nóng)機(jī)進(jìn)行決策分析和任務(wù)調(diào)度，從而實(shí)現(xiàn)多機(jī)協(xié)同作業(yè)。陳軍[122]設(shè)計(jì)了拖拉機(jī)機(jī)組的主從跟蹤控制模型，實(shí)現(xiàn)了一個(gè)駕駛員控制兩臺拖拉機(jī)的目的。芬特公司研發(fā)的MARS系統(tǒng)是群體智能控制技術(shù)在農(nóng)業(yè)工程領(lǐng)域的第一個(gè)商業(yè)化應(yīng)用，一個(gè)主機(jī)負(fù)責(zé)給多個(gè)自走小型農(nóng)機(jī)添料，監(jiān)控和帶領(lǐng)小型農(nóng)機(jī)協(xié)同作業(yè)。

表2 路徑規(guī)劃研究成果Tab.2 Summary of path planning studies

多機(jī)協(xié)同是農(nóng)機(jī)智能控制領(lǐng)域的新技術(shù)，目前主要側(cè)重于領(lǐng)航-跟隨協(xié)同算法的研究，而未來協(xié)同技術(shù)走向?qū)嵱没祟I(lǐng)航-跟隨算法，還需解決協(xié)同作業(yè)中單機(jī)異常診斷及隊(duì)形恢復(fù)、跨區(qū)域空-地協(xié)同、云-端協(xié)同調(diào)度，農(nóng)業(yè)裝備機(jī)群協(xié)同作業(yè)管控平臺技術(shù)，多農(nóng)業(yè)裝備集群協(xié)作云調(diào)度技術(shù)，分布式多機(jī)協(xié)同遠(yuǎn)程運(yùn)維技術(shù)，人機(jī)伴行控制技術(shù)等。

4 自主作業(yè)技術(shù)

輔助駕駛、無人駕駛與自主作業(yè)是農(nóng)業(yè)裝備智能化研究的熱點(diǎn)之一。根據(jù)駕駛員對駕駛活動主體的參與度的不同，國際自動機(jī)工程師學(xué)會(Society of Automotive Engineers，SAE)將自動駕駛分為L0～L5共6級(表3)；美國高速公路安全管理局(National Highway Traffic Safety Administration，NHTSA)則將其分為5級。類似的，凱斯紐荷蘭(CNH Industrial)也將農(nóng)業(yè)裝備的自動駕駛進(jìn)行了分類(表4)。本文根據(jù)表3和表4對農(nóng)機(jī)無人駕駛與自主作業(yè)技術(shù)進(jìn)行分類闡述。

表3 SAE關(guān)于汽車自動駕駛的分級Tab.3 SAE’s classification of auto driving

表4 農(nóng)業(yè)裝備自動駕駛分類Tab.4 Classification of automatic driving for agricultural equipment

4.1 定位導(dǎo)航技術(shù)

農(nóng)業(yè)裝備的自動定位與導(dǎo)航技術(shù)是實(shí)現(xiàn)農(nóng)機(jī)自動駕駛的基礎(chǔ)，研究重點(diǎn)包括位置定位、行線檢測兩方面。

位置定位主要有GNSS定位技術(shù)和視覺定位技術(shù)。隨著GNSS導(dǎo)航定位技術(shù)向民用領(lǐng)域的開放，利用載波相位差分技術(shù)的實(shí)時(shí)動態(tài)定位(Real-time kinematic，RTK)精度已小于等于2.5 cm,RTK-GPS和RTK-BDS在精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)領(lǐng)域得到了廣泛推廣應(yīng)用并促進(jìn)了農(nóng)業(yè)裝備自動導(dǎo)航技術(shù)的發(fā)展。日本東京大學(xué)的KAIZU等[123]使用增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)技術(shù)構(gòu)建環(huán)境的三維圖像，來確定拖拉機(jī)在環(huán)境中的位置；美國斯坦福大學(xué)的O’CONNOR等[124]將高精度RTK-GPS應(yīng)用于農(nóng)機(jī)導(dǎo)航中；美國林肯大學(xué)的DAYOUB等[125]使用全向視覺傳感器來確定農(nóng)業(yè)移動機(jī)器人在環(huán)境中的位置。羅錫文團(tuán)隊(duì)[126]在東方紅X-804型拖拉機(jī)上開發(fā)了基于RTK-DGPS的自動導(dǎo)航控制系統(tǒng)，設(shè)計(jì)了基于PID算法的導(dǎo)航控制器，在雷沃M904-D型拖拉機(jī)上開發(fā)了基于預(yù)瞄追蹤模型的農(nóng)機(jī)導(dǎo)航路徑跟蹤控制方法。

行線檢測技術(shù)有激光法和視覺法兩種，主要用來識別作物行，確定導(dǎo)航的基準(zhǔn)線。美國德州農(nóng)工大學(xué)的SEARCY[127]最早將Hough變換引入到農(nóng)機(jī)導(dǎo)航特征提取中來，提出了一種基于Hough變換的作物行參數(shù)提取方法。美國華盛頓州立大學(xué)的DICKSON等[128]將光纖陀螺儀、RTK-GPS和機(jī)器視覺3種傳感器融合實(shí)現(xiàn)行線檢測和定位導(dǎo)航。法國昂熱大學(xué)的MALAVAZI等[129]研究了使用激光雷達(dá)從2D點(diǎn)云中提取行線的技術(shù)，使用了PEARL算法。澳大利亞昆士蘭科技大學(xué)的ENGLISH等[130]研究了一種基于紋理特征的視覺行線檢測方法，在夜間也可以準(zhǔn)確檢測行線。韓國高等科學(xué)技術(shù)學(xué)院的CHOI等[131]研究了一種基于形態(tài)學(xué)特征的視覺行線檢測方法，形態(tài)學(xué)特征包括農(nóng)作物的葉片、莖的方向和密度等。SHKANAEV等[132]將視覺行線檢測技術(shù)應(yīng)用到聯(lián)合收獲機(jī)上，基于秸稈的顏色和紋理信息識別行線。姬長英團(tuán)隊(duì)[133]基于光照無關(guān)圖提出一種農(nóng)業(yè)機(jī)器人視覺導(dǎo)航算法。

國內(nèi)外相關(guān)企業(yè)也推出了各自的相關(guān)定位導(dǎo)航產(chǎn)品。凱斯公司的AFS解決方案中包含了AFS ACCUSTAR系列GPS定位接收機(jī)，可以和AFS系列的監(jiān)控終端AFS Pro 700連接，配合AFS AccuGuide程序完成農(nóng)機(jī)的定位導(dǎo)航?？茦肥展就瞥隽薌PS PILOT解決方案，高精度GPS接收機(jī)配合激光傳感器，后者作用是檢測已收割作物和未收割作物之間邊緣的精確位置。約翰迪爾公司推出了Radio RTK系列接收機(jī)，使用RTK-GPS技術(shù)的解決方案。芬特(Fent)公司推出了Vario、Katana、Rogator等多個(gè)系列的農(nóng)機(jī)定位解決方案，適用于不同的場合。除了幾大主機(jī)企業(yè)外，國外的一些配套企業(yè)也開發(fā)了用于農(nóng)業(yè)裝備的定位導(dǎo)航產(chǎn)品，如拓普康(Topcon)公司開發(fā)了Hiper、NET系列，AutoFarm公司開發(fā)了GR系列，AgLeader公司開發(fā)了GPS 6000系列，天寶公司開發(fā)了NAV和GFX系列。國內(nèi)農(nóng)業(yè)裝備導(dǎo)航產(chǎn)品有合眾思壯的G9系列、聯(lián)適導(dǎo)航的R系列、博創(chuàng)聯(lián)動的HOMER系列、華測的X和T系列等。

綜上所述，目前農(nóng)機(jī)衛(wèi)星導(dǎo)航定位技術(shù)相對成熟，并得到了廣泛應(yīng)用，在高端農(nóng)機(jī)中成為標(biāo)配。而基于視覺和激光的行線檢測目前是一種輔助手段，尤其是視覺行線檢測的環(huán)境魯棒性是影響其實(shí)際應(yīng)用的重要因素。未來衛(wèi)星定位與視覺導(dǎo)航結(jié)合將滿足更多作業(yè)場景的需求。

4.2 輔助駕駛技術(shù)

目前農(nóng)業(yè)裝備的自動駕駛技術(shù)大多處于輔助駕駛階段，輔助駕駛是傳統(tǒng)駕駛到無人駕駛之間的過渡階段，其特點(diǎn)是直線跟蹤和地頭轉(zhuǎn)彎等行駛項(xiàng)目采用自動駕駛，機(jī)具控制等作業(yè)項(xiàng)目采用人工輔助，使操作員更專注于農(nóng)機(jī)作業(yè)，有利于提高作業(yè)質(zhì)量。凱斯的AFS解決方案中包含了AFS AccuGuide、AccuTurn輔助駕駛技術(shù)，可以在現(xiàn)有普通拖拉機(jī)基礎(chǔ)上安裝這種電動方向盤。約翰迪爾公司的AutoTrac解決方案可以實(shí)現(xiàn)大半徑的自動轉(zhuǎn)彎，減少作業(yè)面積的重疊?？茦肥展镜腃EMOS解決方案可以實(shí)現(xiàn)自動對行，自適應(yīng)半徑轉(zhuǎn)彎等功能。格蘭發(fā)布的iM FARMING精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)解決方案里包含了IsoMatch自動駕駛系統(tǒng)，可以實(shí)現(xiàn)自動轉(zhuǎn)向功能。德國Holmer公司與Reichhardt公司聯(lián)合研發(fā)的智能轉(zhuǎn)彎系統(tǒng)SmartTurn，可以實(shí)現(xiàn)甜菜挖掘機(jī)的全自動轉(zhuǎn)向。我國農(nóng)業(yè)裝備自動駕駛系統(tǒng)大多由配套企業(yè)研制，主要功能是通過北斗衛(wèi)星定位導(dǎo)航系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)拖拉機(jī)直線跟蹤行駛。以北京合眾思壯的“慧農(nóng)”產(chǎn)品為例，該產(chǎn)品包括了固定式基站、GNSS定位裝置、姿態(tài)傳感器、智能駕駛控制器、轉(zhuǎn)向輪角度傳感器、壓力傳感器、液壓轉(zhuǎn)向電磁閥組和顯示終端等。除合眾思壯外，還有上海司南、上海聯(lián)適、上海華測、廣州中海達(dá)、無錫卡爾曼等公司也推出了農(nóng)機(jī)輔助駕駛產(chǎn)品。

目前的農(nóng)業(yè)裝備輔助駕駛產(chǎn)品大部分屬于后裝系統(tǒng)，增加了精確跟蹤及作業(yè)控制參數(shù)調(diào)整匹配的復(fù)雜性。

4.3 無人駕駛技術(shù)

無人駕駛是自動駕駛發(fā)展的最高階段。發(fā)展無人駕駛的一個(gè)瓶頸是拖拉機(jī)的無級變速和動力換擋。約翰迪爾、愛科(AGCO)、凱斯和道依茨法爾(DEUTZ-FAHR)等世界一流農(nóng)機(jī)企業(yè)都推出了具有無級變速功能的大功率拖拉機(jī)。國外比較成熟的農(nóng)機(jī)用動力換擋傳動系的零部件供貨商有德國采埃孚(ZF)公司、意大利卡拉羅(Carraro)公司等，其中道依茨法爾公司使用的是德國采埃孚公司提供的動力換擋傳動系。目前國內(nèi)也有主機(jī)企業(yè)和配套企業(yè)研究動力換擋技術(shù)。一拖在收購了法國ARGO集團(tuán)旗下研究動力換擋技術(shù)的企業(yè)之后，推出了自己的動力換擋拖拉機(jī)LF2204，使用的是一拖(法國)公司生產(chǎn)的TX4A傳動系；五征公司使用德國采埃孚公司提供的動力換擋傳動系，推出了WZ2104型拖拉機(jī)；雷沃重工推出了搭載其歐洲技術(shù)中心研發(fā)的動力換擋傳動系的拖拉機(jī)P5000；中聯(lián)重機(jī)公司推出了動力換擋拖拉機(jī)RN1004，其動力換擋技術(shù)由中聯(lián)重機(jī)北美的團(tuán)隊(duì)提供。目前國內(nèi)主機(jī)企業(yè)使用的動力換擋技術(shù)幾乎全部來自于國外，國內(nèi)也有第三方配套企業(yè)開始攻關(guān)動力換擋技術(shù)，浙江海天公司聯(lián)合廣西玉柴公司推出了兩款動力換擋傳動系HT2404和HT1604；杭州前進(jìn)齒輪集團(tuán)推出了應(yīng)用于農(nóng)業(yè)機(jī)械的動力換擋傳動系DB200。具有動力換擋和無級變速功能的大功率拖拉機(jī)在我國的需求不斷變大，未來我國配套企業(yè)研發(fā)動力換擋產(chǎn)品會不斷完善，逐漸打破國外的技術(shù)壟斷，會有更多搭載我國自主研發(fā)的動力換擋傳動系的大功率拖拉機(jī)投入使用。

無人駕駛的農(nóng)業(yè)裝備目前停留在概念機(jī)階段，主要開發(fā)單位是農(nóng)業(yè)裝備制造企業(yè)，較為典型的沒有駕駛室的無人駕駛拖拉機(jī)有凱斯公司的Magnum和一拖公司的“超級拖拉機(jī)1號”。凱斯公司推出了無人駕駛概念拖拉機(jī)Magnum(圖14a)，該拖拉機(jī)結(jié)合了目前在定位、遙控、數(shù)據(jù)共享和農(nóng)藝管理上的最新突破，拖拉機(jī)的作業(yè)過程從現(xiàn)場邊界輸入開始，控制器會根據(jù)邊界和機(jī)具寬度自動規(guī)劃好行駛路徑，并在使用多臺互聯(lián)的機(jī)器時(shí)規(guī)劃好最高效的協(xié)同路線，操作人員可以使用臺式計(jì)算機(jī)、平板電腦等多種終端來監(jiān)控拖拉機(jī)運(yùn)行，拖拉機(jī)機(jī)身上安裝的攝像機(jī)將拖拉機(jī)的運(yùn)行狀態(tài)、工作環(huán)境實(shí)時(shí)展示給操作人員參考，操作人員可以瀏覽發(fā)動機(jī)轉(zhuǎn)速、燃油油位、機(jī)具設(shè)置等拖拉機(jī)參數(shù)并進(jìn)行手動修改。為了保障無人駕駛的安全性，拖拉機(jī)上安裝了雷達(dá)、激光測距傳感器、攝像機(jī)等傳感器來實(shí)現(xiàn)障礙物檢測。該拖拉機(jī)能夠使用實(shí)時(shí)氣象信息等大數(shù)據(jù)信息進(jìn)行自主決策，天氣條件變得惡劣以至于不能繼續(xù)作業(yè)時(shí)拖拉機(jī)會自動停止作業(yè)，在條件改善時(shí)自動恢復(fù)作業(yè)。中國一拖集團(tuán)有限公司在 2016 年中國國際農(nóng)業(yè)機(jī)械展覽會上展出了中國首臺真正意義上的無人駕駛拖拉機(jī)“超級拖拉機(jī)1號”(圖14b)，“超級拖拉機(jī)1號”由中科晶上公司提供整機(jī)系統(tǒng)方案和衛(wèi)星通信等核心技術(shù)，中科院微電子所提供無人駕駛技術(shù)，中科院合肥物質(zhì)院提供傳感器，中國一拖提供拖拉機(jī)車架、傳動系等技術(shù)和應(yīng)用場景數(shù)據(jù)?！俺壨侠瓩C(jī)1號”由無人駕駛系統(tǒng)、動力電池系統(tǒng)、智能控制系統(tǒng)、中置電機(jī)及驅(qū)動系統(tǒng)、智能網(wǎng)聯(lián)系統(tǒng)等五大核心系統(tǒng)構(gòu)成，具有整車狀態(tài)監(jiān)控、故障診斷及處理、機(jī)具控制、能量管理等功能，并實(shí)現(xiàn)恒耕深、恒牽引力等智能識別與控制功能?！俺壨侠瓩C(jī)1號”通過路徑規(guī)劃技術(shù)和無人駕駛技術(shù)，可實(shí)現(xiàn)障礙物檢測與避障、路徑跟蹤以及農(nóng)具操作等功能。

圖14 無人駕駛拖拉機(jī)Fig.14 Unmanned tractor

在未來的一段時(shí)間內(nèi)，搭載輔助駕駛系統(tǒng)的農(nóng)業(yè)裝備仍舊是農(nóng)民實(shí)際使用的主要產(chǎn)品，隨著農(nóng)業(yè)智能化的發(fā)展，越來越多的企業(yè)將推出更為成熟的、更加具有實(shí)用價(jià)值的無人駕駛拖拉機(jī)產(chǎn)品及其配套附件。

4.4 無人作業(yè)技術(shù)

農(nóng)業(yè)裝備的無人駕駛技術(shù)與智能機(jī)具技術(shù)相結(jié)合可實(shí)現(xiàn)農(nóng)業(yè)裝備的智能無人作業(yè)。羅錫文團(tuán)隊(duì)[134-135]在久保田和井關(guān)水稻插秧機(jī)的基礎(chǔ)上開發(fā)了基于CAN(Controller area network)總線的水稻插秧機(jī)GPS導(dǎo)航控制系統(tǒng)和無人作業(yè)系統(tǒng)。胡靜濤團(tuán)隊(duì)[136-137]設(shè)計(jì)了與 GPS 導(dǎo)航系統(tǒng)相配合的插秧機(jī)無人作業(yè)控制系統(tǒng)。劉成良團(tuán)隊(duì)[138]研究了水田環(huán)境下水稻直播機(jī)的無人駕駛和作業(yè)控制系統(tǒng)。目前農(nóng)業(yè)裝備的無人作業(yè)主要有三大瓶頸：①電液提升控制技術(shù)，傳統(tǒng)的機(jī)具與主機(jī)的連接部分使用的是機(jī)械液壓提升，以機(jī)械反饋提升器為主，不利于實(shí)現(xiàn)自動化和智能化控制，國外的農(nóng)機(jī)企業(yè)如凱斯、約翰迪爾、道依茨法爾等公司在大功率拖拉機(jī)上都標(biāo)配了電液提升控制系統(tǒng)[139]。德國力士樂(Bosch Rexroth)推出了完整的電液提升控制解決方案，可以實(shí)現(xiàn)犁深控制等功能。五征公司使用力士樂的電液提升控制技術(shù)推出了PH1404型拖拉機(jī)。②智能機(jī)具技術(shù)，無人作業(yè)的實(shí)現(xiàn)不僅需要拖拉機(jī)主機(jī)實(shí)現(xiàn)無人駕駛，還需要機(jī)具實(shí)現(xiàn)無人操作，需要研究機(jī)具的智能決策控制等技術(shù)。③控制的魯棒性，實(shí)現(xiàn)無人作業(yè)必須解決控制系統(tǒng)的魯棒性問題，農(nóng)業(yè)裝備的作業(yè)環(huán)境是典型的非結(jié)構(gòu)化環(huán)境，對農(nóng)業(yè)裝備控制系統(tǒng)的干擾因素多樣且復(fù)雜，需要解決農(nóng)業(yè)裝備的側(cè)滑補(bǔ)償、滑移控制等技術(shù)來提高控制系統(tǒng)的魯棒性。

5 智能農(nóng)機(jī)系統(tǒng)

未來智能農(nóng)機(jī)系統(tǒng)是集智能農(nóng)業(yè)裝備、云端智慧、服務(wù)平臺為一體的跨區(qū)域作業(yè)管控系統(tǒng)(圖15)。其核心思想是“智能在端、智慧在云、管控在屏”，即現(xiàn)場控制智能化、云端決策智慧化、監(jiān)控調(diào)度移動終端化。

圖15 智能農(nóng)機(jī)系統(tǒng)示意圖Fig.15 Schematic of intelligent agricultural machinery system

“智能在端”是指裝備本身的智能化，作業(yè)運(yùn)行的數(shù)字化，包括現(xiàn)場智能感知與邊緣計(jì)算、智能控制與無人駕駛、裝備物聯(lián)與協(xié)同作業(yè)，現(xiàn)場數(shù)據(jù)到云端大數(shù)據(jù)發(fā)送以及云端決策指令的接收執(zhí)行等。

“智慧在云”是指決策管理的云端智慧化，包括農(nóng)機(jī)大數(shù)據(jù)云服務(wù)架構(gòu)的構(gòu)建、知識庫/算法庫/模型庫的生成、基于數(shù)據(jù)挖掘/機(jī)器學(xué)習(xí)的運(yùn)維調(diào)度和預(yù)測控制策略的自生長、以及云對端的閉環(huán)控制等。

“管控在屏”是指農(nóng)機(jī)調(diào)度監(jiān)控的網(wǎng)絡(luò)終端化，通過APP和電腦客戶端實(shí)現(xiàn)對分布各地的農(nóng)業(yè)裝備進(jìn)行遠(yuǎn)程調(diào)度管控。

目前苑嚴(yán)偉團(tuán)隊(duì)開發(fā)的農(nóng)業(yè)全程機(jī)械化云管理服務(wù)平臺、黑龍江建三江七星農(nóng)場研發(fā)的農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)綜合服務(wù)信息平臺初步具備了智能農(nóng)機(jī)系統(tǒng)功能。約翰迪爾、凱斯、芬特、科樂收、格蘭等主機(jī)公司分別開發(fā)了網(wǎng)絡(luò)化農(nóng)業(yè)裝備管控平臺(表5)。

表5 農(nóng)業(yè)裝備企業(yè)的網(wǎng)絡(luò)化管理解決方案Tab.5 Networked management solution for agricultural equipment enterprises

6 展望

從農(nóng)業(yè)裝備智能感知、智能控制、智能決策、自主作業(yè)、智能管控五方面，系統(tǒng)分析了國外和國內(nèi)智能農(nóng)機(jī)發(fā)展的現(xiàn)狀，以及我國智能農(nóng)機(jī)與國外的差距，為實(shí)現(xiàn)我國從農(nóng)機(jī)制造大國向農(nóng)機(jī)制造強(qiáng)國的轉(zhuǎn)變，提出了 “智能在端、智慧在云、管控在屏”的發(fā)展新思路。

未來需要從以下幾方面實(shí)現(xiàn)突破：

(1)農(nóng)業(yè)裝備智能感知技術(shù)：研究葉綠素和氮素、土壤養(yǎng)分、動靜態(tài)障礙物的車載、高精度、快速實(shí)時(shí)傳感器的新原理和算法。研究扭矩信息傳感器的感知機(jī)理，開發(fā)漏施漏播、耕深、噴霧流量、谷物棉花測產(chǎn)等傳感器的感知新原理，提高傳感器的精度和可靠性。

(2)智能農(nóng)業(yè)裝備云腦技術(shù)：構(gòu)建農(nóng)機(jī)全程作業(yè)云端大數(shù)據(jù)庫、云端知識圖譜知識庫，開發(fā)以人工智能算法為理論支撐的云腦決策庫，為智能農(nóng)業(yè)裝備的云腦決策提供強(qiáng)力的數(shù)據(jù)、知識和決策支持。

(3)農(nóng)業(yè)裝備智能控制技術(shù)：加快基于國際標(biāo)準(zhǔn)ISO 11783的主控系統(tǒng)TCU、傳動控制子系統(tǒng)ECU、剎車控制子系統(tǒng)ECU、提升控制子系統(tǒng)ECU、轉(zhuǎn)向控制子系統(tǒng)ECU等，以及智能機(jī)具ECU的研究開發(fā)，快速裝備國產(chǎn)農(nóng)機(jī)。

(4)農(nóng)業(yè)裝備智能管控技術(shù)：突破基于云端數(shù)據(jù)庫、決策庫、知識庫支撐的智能農(nóng)機(jī)管控云平臺關(guān)鍵技術(shù)，實(shí)現(xiàn)對農(nóng)業(yè)裝備的遠(yuǎn)程監(jiān)控調(diào)度運(yùn)維，開發(fā)農(nóng)機(jī)管控APP，實(shí)現(xiàn)對農(nóng)業(yè)裝備的移動終端管控。