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本專題我共整理了9篇文章，來自北京農(nóng)業(yè)智能裝備技術(shù)研究中心、華中農(nóng)業(yè)大學(xué)、中國農(nóng)業(yè)大學(xué)、中國農(nóng)村技術(shù)開發(fā)中心、上海市農(nóng)業(yè)機械研究所、上海交通大學(xué)、上海市農(nóng)業(yè)科學(xué)院、石河子大學(xué)、山東農(nóng)業(yè)大學(xué)等單位。

文章包含農(nóng)業(yè)機械與信息技術(shù)融合發(fā)展、果蔬采摘機器手設(shè)計、自動導(dǎo)航與測控技術(shù)的應(yīng)用、天然橡膠割膠機器人、白蘆筍采收機器人、畜禽舍防疫消毒機器人、輪式谷物聯(lián)合收獲機、中國智能農(nóng)機裝備標準體系、油電混合果園自動導(dǎo)航車控制器硬件的設(shè)計與應(yīng)用團搭等內(nèi)容。供大家閱讀、參考。

專題--農(nóng)業(yè)機器人與智能裝備

Topic--Agricultural Robot and Intelligent Equipment

[1]陳學(xué)庚, 溫浩軍, 張偉榮, 潘佛雛, 趙巖. 農(nóng)業(yè)機械與信息技術(shù)融合發(fā)展現(xiàn)狀與方向[J]. 智慧農(nóng)業(yè)(中英文), 2020, 2(4): 1-16.

CHEN Xuegeng, WEN Haojun, ZHANG Weirong, PAN Fochu, ZHAO Yan. Advances and progress of agricultural machinery and sensing technology fusion[J]. Smart Agriculture, 2020, 2(4): 1-16.

摘要： 為理清國內(nèi)外農(nóng)業(yè)機械與信息技術(shù)融合發(fā)展現(xiàn)狀，找到重點發(fā)展方向，借此大力推進中國農(nóng)業(yè)機械智能化發(fā)展，本文首先分析了國外農(nóng)業(yè)機械與信息技術(shù)融合發(fā)展的現(xiàn)狀，總結(jié)了其發(fā)展的五大特點。之后指出中國農(nóng)業(yè)機械化發(fā)展雖然成效顯著，但仍存在農(nóng)機信息化融合的區(qū)域及結(jié)構(gòu)發(fā)展不平衡、企業(yè)和農(nóng)民對農(nóng)業(yè)機械信息化的認可度還不高、基礎(chǔ)研究與關(guān)鍵技術(shù)研究薄弱、農(nóng)機作業(yè)信息系統(tǒng)管理水平不高且缺乏統(tǒng)一標準等問題。最后提出了中國農(nóng)業(yè)機械與信息技術(shù)融合發(fā)展的方向，包括促進智能感知技術(shù)發(fā)展與導(dǎo)航技術(shù)研究、推進農(nóng)業(yè)機械裝備智能化、構(gòu)建農(nóng)機智慧作業(yè)系統(tǒng)、推進農(nóng)機自主作業(yè)技術(shù)研究與無人農(nóng)場建設(shè)、加強農(nóng)機信息化技術(shù)標準制定與復(fù)合型人才培養(yǎng)等。農(nóng)業(yè)機械與信息技術(shù)融合是中國現(xiàn)代農(nóng)業(yè)機械發(fā)展的必然趨勢，利用信息技術(shù)促進農(nóng)業(yè)機械的發(fā)展，能夠最大化發(fā)揮信息技術(shù)的引導(dǎo)效應(yīng)，提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率，對于推進中國農(nóng)業(yè)機械高質(zhì)高效發(fā)展具有重要意義。

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[2]吳劍橋, 范圣哲, 貢亮, 苑進, 周強, 劉成良. 果蔬采摘機器手系統(tǒng)設(shè)計與控制技術(shù)研究現(xiàn)狀和發(fā)展趨勢[J]. 智慧農(nóng)業(yè)(中英文), 2020, 2(4): 17-40.

WU Jianqiao, FAN Shengzhe, GONG Liang, YUAN Jin, ZHOU Qiang, LIU Chengliang. Research status and development direction of design and control technology of fruit and vegetable picking robot system[J]. Smart Agriculture, 2020, 2(4): 17-40.

摘要： 鮮食果蔬收獲是難以實現(xiàn)機械化作業(yè)的生產(chǎn)環(huán)節(jié)，高效低損采摘也是農(nóng)業(yè)機器人研發(fā)領(lǐng)域中的難題，導(dǎo)致目前市場塌租化的自動團或兆化果蔬采摘裝備生產(chǎn)應(yīng)用幾乎空白。針對鮮食果蔬采摘需求，為改善人工采摘費時費力、效率低下、自動化程度低的問題，近30年來，國內(nèi)外學(xué)者設(shè)計了一系列自動化采摘設(shè)備，推動了農(nóng)業(yè)機器人技術(shù)的發(fā)展。在研發(fā)鮮食果蔬采摘設(shè)備時，首先要確定采收對象和采收場景，針對作物的生長位置、形狀和重量、場景的復(fù)雜程度、所需自動化程度，通過復(fù)雜度預(yù)估、力學(xué)特性分析、姿態(tài)建模等方式，明確農(nóng)業(yè)機器人的設(shè)計需求。其次，作為整個采摘動作的核心執(zhí)行者，采摘機器人的末端執(zhí)行器設(shè)計尤為重要。本文對采摘機器人末端執(zhí)行器的結(jié)構(gòu)進行了分類，總結(jié)了末端執(zhí)行器的設(shè)計流程與方法，闡述了常見的末端執(zhí)行器驅(qū)動方式、切割方案，并對果實收集機構(gòu)進行了概括。再次，本文概述了采摘機器人的總體控制方案、識別定位方法、避障方法及自適應(yīng)控制方案、品質(zhì)分類方法以及人機交互、多機協(xié)作方案。為了總體評價采摘機器人的性能，本文還提出了平均采摘效率、長期采摘效率、采收質(zhì)量、損傷率和漏采率指標。最后，本文對自動化采摘機械的總體發(fā)展趨勢進行了展望，指明了采摘機器手系統(tǒng)將向著采摘目標場景通用化、結(jié)構(gòu)形式多樣化、全自動化、智能化、集群化方向發(fā)展的趨勢。

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[3]王春雷, 李洪文, 何進, 王慶杰, 盧彩云, 陳立平. 自動導(dǎo)航與測控技術(shù)在保護性耕作中的應(yīng)用現(xiàn)狀和展望[J]. 智慧農(nóng)業(yè)(中英文), 2020, 2(4): 41-55.

WANG Chunlei, LI Hongwen, HE Jin, WANG Qingjie, LU Caiyun, CHEN Liping. State-of-the-art and prospect of automatic navigation and measurement techniques application in conservation tillage[J]. Smart Agriculture, 2020, 2(4): 41-55.

摘要： 實現(xiàn)智能化是提升保護性耕作機具作業(yè)質(zhì)量和效率的重要途徑，自動導(dǎo)航與測控技術(shù)作為智能化技術(shù)的重要組成部分，近年來在保護性耕作中的應(yīng)用發(fā)展迅速。本文首先從接觸式、機器視覺式和GNSS式三種免少耕播種自動導(dǎo)航技術(shù)入手，闡述了自動導(dǎo)航技術(shù)在保護性耕作中的應(yīng)用現(xiàn)狀；然后對作業(yè)參數(shù)監(jiān)測技術(shù)的發(fā)展動態(tài)進行了詳細介紹，包括地表秸稈覆蓋率的快速檢測技術(shù)、免少耕播種機播種參數(shù)監(jiān)測技術(shù)及保護性耕作機具作業(yè)面積監(jiān)測技術(shù)；之后闡述了保護性耕作機具作業(yè)控制技術(shù)的發(fā)展現(xiàn)狀，主要介紹了免少耕播種機漏播補償控制技術(shù)和作業(yè)深度控制技術(shù)。最后在總結(jié)自動導(dǎo)航與測控技術(shù)在保護性耕作中現(xiàn)有應(yīng)用的基礎(chǔ)上，展望了未來保護性耕作機具自動導(dǎo)航技術(shù)、作業(yè)參數(shù)監(jiān)測技術(shù)和保護性耕作機具作業(yè)控制技術(shù)三者的研究方向。

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[4]周航, 張順路, 翟毅豪, 王松, 張春龍, 張俊雄, 李偉. 天然橡膠割膠機器人視覺伺服控制方法與割膠試驗[J]. 智慧農(nóng)業(yè)(中英文), 2020, 2(4): 56-64.

ZHOU Hang, ZHANG Shunlu, ZHAI Yihao, WANG Song, ZHANG Chunlong, ZHANG Junxiong, LI Wei. Vision servo control method and tapping experiment of natural rubber tapping robot[J]. Smart Agriculture, 2020, 2(4): 56-64.

摘要： 自動化割膠不僅可以把膠工從繁重的體力勞動和惡劣的工作環(huán)境中解放出來，還能降低對膠工的技術(shù)依賴，極大地提高生產(chǎn)效率。實現(xiàn)非結(jié)構(gòu)環(huán)境下作業(yè)信息自主獲取及割膠位置伺服控制是割膠機器人的關(guān)鍵技術(shù)。針對工作環(huán)境復(fù)雜多變、作業(yè)信息疊加交互、目標背景特征相近、亞毫米級作業(yè)精度要求等技術(shù)難點，本研究以人工橡膠林中橡膠樹為割膠對象研發(fā)割膠機器人，通過建立割膠軌跡的空間數(shù)學(xué)模型，規(guī)劃機器人快速接近和遠離操作空間的運動路徑；采用雙目立體視覺技術(shù)獲取樹干和割線結(jié)構(gòu)參數(shù)，融合機器人運動學(xué)、機器視覺技術(shù)和多傳感器反饋控制技術(shù)研制了割膠機器人模塊化樣機。割膠機器人主要由軌道式機器人移動平臺、多關(guān)節(jié)機械臂、雙目立體視覺系統(tǒng)和末端執(zhí)行器等組成。在海南天然橡膠林進行的割膠試驗結(jié)果表明，在割膠機器人切割1 mm厚的橡膠樹皮時，耗皮量誤差約為0.28 mm，切割深度誤差約為0.49 mm。該研究可為 探索 天然橡膠樹的自動化割膠作業(yè)提供技術(shù)參考。

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[5]李揚, 張萍, 苑進, 劉雪美. 白蘆筍采收機器人視覺定位與采收路徑優(yōu)化方法[J]. 智慧農(nóng)業(yè)(中英文), 2020, 2(4): 65-78.

LI Yang, ZHANG Ping, YUAN Jin, LIU Xuemei. Visual positioning and harvesting path optimization of white asparagus harvesting robot[J]. Smart Agriculture, 2020, 2(4): 65-78.

摘要： 依據(jù)筍芽出土狀態(tài)的選擇性收獲是目前白蘆筍公認的最佳收獲方式。針對采收過程中機器視覺識別筍尖存在筍尖與壟面紋理和顏色相近等識別難題，本研究提出了一種變尺度感興趣區(qū)域（ROI）檢測方法，融合圖像色域變換、直方圖均值化、形態(tài)學(xué)和紋理濾波等技術(shù)，研究了筍尖識別與精準定位方法；在定位多筍尖坐標基礎(chǔ)上，提出了多筍芽的采收路徑優(yōu)化方法，解決了因采收路徑不合理導(dǎo)致的采收效率低的問題。首先，通過機器人視覺系統(tǒng)實時采集采收區(qū)域圖像并進行RGB三通道高斯濾波，采用HSV色域變換并進行直方圖均值化處理。在此基礎(chǔ)上，對筍尖、土壤進行特征聚類分析，根據(jù)筍芽抽發(fā)程度研究變尺度ROI檢測方法，對采集圖像中筍尖的形態(tài)學(xué)以及筍尖和土壤的紋理進行統(tǒng)計學(xué)分析，設(shè)定筍尖的似圓度閾值，并參考紋理特征參數(shù)，判定筍尖位置，計算其幾何中心，獲得筍尖輪廓中心坐標。其次，為實現(xiàn)白蘆筍的高效采收，根據(jù)多目標點與集箱點的位置分布，本研究設(shè)計了一種基于多叉樹遍歷的采收路徑優(yōu)化算法，以獲得多個目標筍尖的最優(yōu)采收路徑。最后，搭建采收機器人試驗平臺開展了筍尖定位與采收驗證性試驗。結(jié)果表明，視覺系統(tǒng)對白蘆筍的識別率可達98.04%，筍尖輪廓中心坐標的定位最大誤差X方向為0.879 mm，Y方向為0.882 mm，采收筍的個數(shù)在不同情況下，采用路徑優(yōu)化后的末端執(zhí)行器運動距離平均可節(jié)省43.89%，末端執(zhí)行器定位成功率達到100%，在實驗室環(huán)境下的白蘆筍采收率達到88.13%，驗證了采用視覺定位的白蘆筍采收機器人選擇性采收的可行性。

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[6]馮青春, 王秀, 邱權(quán), 張春鳳, 李斌, 徐瑞峰, 陳立平. 畜禽舍防疫消毒機器人設(shè)計與試驗[J]. 智慧農(nóng)業(yè)(中英文), 2020, 2(4): 79-88.

FENG Qingchun, WANG Xiu, QIU Quan, ZHANG Chunfeng, LI Bin, XU Ruifeng, CHEN Liping. Design and test of disinfection robot for livestock and poultry house[J]. Smart Agriculture, 2020, 2(4): 79-88.

摘要： 針對畜禽養(yǎng)殖防疫消毒勞動強度大、安全性差的問題，設(shè)計了防疫消毒機器人系統(tǒng)，以實現(xiàn)畜禽舍防疫消毒噴霧的智能化作業(yè)。機器人系統(tǒng)由移動承載平臺、防疫噴霧部件、環(huán)境監(jiān)測傳感器以及控制器等4部分構(gòu)成，支持全自動運行和遙控操作2種工作模式。針對畜禽舍內(nèi)弱光、低應(yīng)激的工況條件，提出了“磁標-射頻識別”組合的導(dǎo)航路徑探測方法，實現(xiàn)在畜禽舍內(nèi)養(yǎng)殖籠架間的自主移動。設(shè)計了風(fēng)助式藥液噴嘴，可同步實現(xiàn)消毒藥液的霧化和擴散。通過對噴嘴內(nèi)腔風(fēng)場進行流體動力學(xué)仿真，對噴嘴氣體導(dǎo)流和藥液霧化部件結(jié)構(gòu)參數(shù)進行了優(yōu)化設(shè)計，確定了錐形導(dǎo)流墊塊和霧化柵板的傾角分別為75 和90 。最后，在禽舍內(nèi)對機器人導(dǎo)航和噴霧性能進行了現(xiàn)場測試。試驗結(jié)果表明，機器人移動平臺可滿足0.1~0.5 m/s速度范圍的自動巡線導(dǎo)航，其實際軌跡相對磁釘標記的最大偏移量為50.8 mm；風(fēng)助式噴嘴可適用于200~400 mL/min流量的藥液噴灑，形成的霧滴直徑（DV.9）為51.82~137.23 μm，霧滴沉積密度為116~149 個/cm2。本畜禽舍防疫消毒機器人可實現(xiàn)養(yǎng)殖舍內(nèi)消毒和免疫藥液的智能化噴霧作業(yè)。

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[7]丁幼春, 王緒坪, 彭靖葉, 夏中州. 輪式谷物聯(lián)合收獲機視覺導(dǎo)航系統(tǒng)設(shè)計與試驗[J]. 智慧農(nóng)業(yè)(中英文), 2020, 2(4): 89-102.

DING Youchun, WANG Xuping, PENG Jingye, XIA Zhongzhou. Visual navigation system for wheel-type grain combine harvester[J]. Smart Agriculture, 2020, 2(4): 89-102.

摘要： 為提高聯(lián)合收獲機收獲質(zhì)量與效率，構(gòu)建了輪式谷物聯(lián)合收獲機視覺導(dǎo)航控制系統(tǒng)，結(jié)合OpenCV設(shè)計了谷物收獲邊界直線檢測算法識別水稻田間已收獲區(qū)域與未收獲區(qū)域邊界，經(jīng)預(yù)處理、二次邊緣分割和直線檢測等得到聯(lián)合收獲機視覺導(dǎo)航作業(yè)前視目標路徑，并根據(jù)前視路徑相對位置信息進行田間動態(tài)標定獲得聯(lián)合收獲機滿幅收獲作業(yè)狀態(tài)；提出了一種基于前視點的直線路徑跟蹤控制方法，通過預(yù)糾偏控制實現(xiàn)維持滿割幅的同時防止作物漏割，以相對位置偏差值和實時轉(zhuǎn)向后輪轉(zhuǎn)角作為視覺導(dǎo)航控制器的輸入，并根據(jù)糾偏策略對應(yīng)輸出轉(zhuǎn)向輪控制電壓大小。稻田試驗結(jié)果表明，該導(dǎo)航系統(tǒng)實現(xiàn)了輪式聯(lián)合收獲機田間相對位置姿態(tài)的可靠采集及目標直線路徑跟蹤控制的穩(wěn)定執(zhí)行，在田間照度符合人眼正常工作的情況下，收獲邊界識別算法檢測準確率不低于96.28%，單幀檢測時間50 ms以內(nèi)；以不產(chǎn)生漏割為前提的視覺導(dǎo)航平均割幅率為94.16%，隨作業(yè)行數(shù)增多，割幅一致性呈提高趨勢。本研究可為聯(lián)合收獲機自動導(dǎo)航滿割幅作業(yè)提供技術(shù)支撐。

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[8]胡小鹿, 梁學(xué)修, 張俊寧, 梅岸君, 呂程序. 中國智能農(nóng)機裝備標準體系框架構(gòu)建與研制建議[J]. 智慧農(nóng)業(yè)(中英文), 2020, 2(4): 116-123.

HU Xiaolu, LIANG Xuexiu, ZHANG Junning, MEI Anjun, LYU Chengxu. Construction of standard system framework for intelligent agricultural machinery in China[J]. Smart Agriculture, 2020, 2(4): 116-123.

摘要： 針對中國智能農(nóng)機裝備標準化工作中缺乏系統(tǒng)性標準體系指導(dǎo)的問題，本研究構(gòu)建了中國智能農(nóng)機裝備標準體系框架。首先從標準體系、具體標準、國際化水平等方面分析了中國智能農(nóng)機裝備標準化現(xiàn)狀及存在問題；依托智能農(nóng)機裝備標準體系框架構(gòu)建的目標及原則，總結(jié)了級別、約束力、通用性、性質(zhì)、對象、標準類別、參考模型、行業(yè)分類、產(chǎn)業(yè)環(huán)節(jié)等構(gòu)成標準體系框架的維度。之后利用級別、類別、產(chǎn)業(yè)環(huán)節(jié)構(gòu)建了中國智能農(nóng)機裝備標準體系三維框架結(jié)構(gòu)，并將其二維分解為基礎(chǔ)層、共性通用層和應(yīng)用領(lǐng)域?qū)?。最后提出了中國智能農(nóng)機裝備標準研究與編制的建議。本研究可為中國智能農(nóng)機裝備標準的制修訂、實施與服務(wù)提供系統(tǒng)性指導(dǎo)，引領(lǐng)中國智能農(nóng)機裝備產(chǎn)業(yè)快速發(fā)展。

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[9]吳應(yīng)新, 吳劍橋, 楊雨航, 李沐桐, 甘玲, 貢亮, 劉成良. 油電混合果園自動導(dǎo)航車控制器硬件在環(huán)仿真平臺設(shè)計與應(yīng)用[J]. 智慧農(nóng)業(yè)(中英文), 2020, 2(4): 149-164.

WU Yingxin, WU Jianqiao, YANG Yuhang, LI Mutong, GAN Ling, GONG Liang, LIU Chengliang. Design and application of hardware-in-the-loop simulation platform for AGV controller in hybrid orchard[J]. Smart Agriculture, 2020, 2(4): 149-164.

摘要： 果園由于面積范圍廣、地形復(fù)雜、壕溝多、雜草叢生、土壤濕度較高且土質(zhì)較為疏松，對自動導(dǎo)航小車（AGV）的機械結(jié)構(gòu)、控制系統(tǒng)，以及能源動力系統(tǒng)的設(shè)計都提出了更高的標準和要求?；旌蟿恿GV小車可以滿足果園中長距離移動的需求。為 探索 合適的混合動力AGV控制系統(tǒng)算法以及能量管理策略，同時減少設(shè)計過程中由于果園地形復(fù)雜導(dǎo)致的控制器設(shè)計驗證迭代、需求多樣化問題帶來的人力、物力，以及時間成本，本研究針對果園面積廣的特點，選擇串聯(lián)式油電混合動力系統(tǒng)進行AGV動力能源系統(tǒng)模型的搭建。另外，針對果園AGV需要適應(yīng)地形范圍廣的特點，采用履帶車模型結(jié)構(gòu)，利用硬件在環(huán)仿真技術(shù)，以樹莓派作為控制系統(tǒng)搭載控制算法實物，利用Matlab和RecurDyn軟件建立包含能源動力系統(tǒng)、電機驅(qū)動系統(tǒng)、履帶車行駛部分模型以及路面模型的系統(tǒng)實時仿真模型，最終實現(xiàn)了串聯(lián)式混合動力AGV控制器硬件在環(huán)仿真功能。基于串級比例積分微分（PID）以及模糊控制器控制算法的仿真驗證表明，模糊控制器控制算法能夠減少參數(shù)調(diào)節(jié)帶來的時間成本，在轉(zhuǎn)向角度小時響應(yīng)速度加快了50%，在轉(zhuǎn)向角度大時串級PID控制器產(chǎn)生了10%的超調(diào)，而模糊控制器無超調(diào)，轉(zhuǎn)向更加平穩(wěn)。結(jié)果表明硬件在環(huán)仿真平臺能夠有效地應(yīng)用于果園AGV控制器的開發(fā)，避免了控制實物試驗，在降低成本的同時可以加快果園自動導(dǎo)航小車的開發(fā)過程。

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