怎么在手機(jī)上找到需求智慧農(nóng)業(yè)的聯(lián)系方式

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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(jī)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(jī)械與信息技術(shù)融合發(fā)展、果蔬采摘機(jī)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(jī)器人、白蘆筍采收機(jī)器人、畜禽舍防疫消毒機(jī)器人、輪式谷物聯(lián)合收獲機(jī)、中國智能農(nóng)機(jī)裝備標(biāo)準(zhǔn)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(tuán)搭等內(nèi)容。供大家閱讀、參考。

專題--農(nóng)業(yè)機(jī)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(jī)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(jī)械與信息技術(shù)融合發(fā)展現(xiàn)狀，找到重點(diǎn)發(fā)展方向，借此大力推進(jìn)中國農(nóng)業(yè)機(jī)械智能化發(fā)展，本文首先分析了國外農(nóng)業(yè)機(jī)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(diǎn)。之后指出中國農(nóng)業(yè)機(jī)械化發(fā)展雖然成效顯著，但仍存在農(nóng)機(jī)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(jī)械信息化的認(rèn)可度還不高、基礎(chǔ)研究與關(guān)鍵技術(shù)研究薄弱、農(nóng)機(jī)作業(yè)信息系統(tǒng)管理水平不高且缺乏統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)等問題。最后提出了中國農(nóng)業(yè)機(jī)械與信息技術(shù)融合發(fā)展的方向，包括促進(jìn)智能感知技術(shù)發(fā)展與導(dǎo)航技術(shù)研究、推進(jìn)農(nóng)業(yè)機(jī)械裝備智能化、構(gòu)建農(nóng)機(jī)智慧作業(yè)系統(tǒng)、推進(jìn)農(nóng)機(jī)自主作業(yè)技術(shù)研究與無人農(nóng)場建設(shè)、加強(qiáng)農(nóng)機(jī)信息化技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)制定與復(fù)合型人才培養(yǎng)等。農(nóng)業(yè)機(jī)械與信息技術(shù)融合是中國現(xiàn)代農(nóng)業(yè)機(jī)械發(fā)展的必然趨勢，利用信息技術(shù)促進(jìn)農(nóng)業(yè)機(jī)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(jìn)中國農(nóng)業(yè)機(jī)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(jìn), 周強(qiáng), 劉成良. 果蔬采摘機(jī)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(jī)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(jī)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(tuán)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(fèi)時費(fèi)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(jī)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(jī)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(jī)器人的末端執(zhí)行器設(shè)計尤為重要。本文對采摘機(jī)器人末端執(zhí)行器的結(jié)構(gòu)進(jìn)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(jī)構(gòu)進(jìn)行了概括。再次，本文概述了采摘機(jī)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(jī)交互、多機(jī)協(xié)作方案。為了總體評價采摘機(jī)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(biāo)。最后，本文對自動化采摘機(jī)械的總體發(fā)展趨勢進(jìn)行了展望，指明了采摘機(jī)器手系統(tǒng)將向著采摘目標(biāo)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(jìn), 王慶杰, 盧彩云, 陳立平. 自動導(dǎo)航與測控技術(shù)在保護(hù)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(hù)性耕作機(jī)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(hù)性耕作中的應(yīng)用發(fā)展迅速。本文首先從接觸式、機(jī)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(hù)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(jìn)行了詳細(xì)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(jī)播種參數(shù)監(jiān)測技術(shù)及保護(hù)性耕作機(jī)具作業(yè)面積監(jiān)測技術(shù)；之后闡述了保護(hù)性耕作機(jī)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(jī)漏播補(bǔ)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(hù)性耕作中現(xiàn)有應(yīng)用的基礎(chǔ)上，展望了未來保護(hù)性耕作機(jī)具自動導(dǎo)航技術(shù)、作業(yè)參數(shù)監(jiān)測技術(shù)和保護(hù)性耕作機(jī)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(jī)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(jī)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(biāo)背景特征相近、亞毫米級作業(yè)精度要求等技術(shù)難點(diǎn)，本研究以人工橡膠林中橡膠樹為割膠對象研發(fā)割膠機(jī)器人，通過建立割膠軌跡的空間數(shù)學(xué)模型，規(guī)劃機(jī)器人快速接近和遠(yuǎn)離操作空間的運(yùn)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(jī)器人運(yùn)動學(xué)、機(jī)器視覺技術(shù)和多傳感器反饋控制技術(shù)研制了割膠機(jī)器人模塊化樣機(jī)。割膠機(jī)器人主要由軌道式機(jī)器人移動平臺、多關(guān)節(jié)機(jī)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(jìn)行的割膠試驗結(jié)果表明，在割膠機(jī)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(yáng), 張萍, 苑進(jìn), 劉雪美. 白蘆筍采收機(jī)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(rèn)的最佳收獲方式。針對采收過程中機(jī)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(zhǔn)定位方法；在定位多筍尖坐標(biāo)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(jī)器人視覺系統(tǒng)實時采集采收區(qū)域圖像并進(jìn)行RGB三通道高斯濾波，采用HSV色域變換并進(jìn)行直方圖均值化處理。在此基礎(chǔ)上，對筍尖、土壤進(jìn)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(jìn)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(biāo)。其次，為實現(xiàn)白蘆筍的高效采收，根據(jù)多目標(biāo)點(diǎn)與集箱點(diǎn)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(biāo)筍尖的最優(yōu)采收路徑。最后，搭建采收機(jī)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(dá)98.04%，筍尖輪廓中心坐標(biāo)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(yùn)動距離平均可節(jié)省43.89%，末端執(zhí)行器定位成功率達(dá)到100%，在實驗室環(huán)境下的白蘆筍采收率達(dá)到88.13%，驗證了采用視覺定位的白蘆筍采收機(jī)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(jī)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(qiáng)度大、安全性差的問題，設(shè)計了防疫消毒機(jī)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(jī)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(yùn)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(biāo)-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(kuò)散。通過對噴嘴內(nèi)腔風(fēng)場進(jìn)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(jìn)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(jī)器人導(dǎo)航和噴霧性能進(jìn)行了現(xiàn)場測試。試驗結(jié)果表明，機(jī)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(biāo)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(jī)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(jī)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(jī)收獲質(zhì)量與效率，構(gòu)建了輪式谷物聯(lián)合收獲機(jī)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(jī)視覺導(dǎo)航作業(yè)前視目標(biāo)路徑，并根據(jù)前視路徑相對位置信息進(jìn)行田間動態(tài)標(biāo)定獲得聯(lián)合收獲機(jī)滿幅收獲作業(yè)狀態(tài)；提出了一種基于前視點(diǎn)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(jī)田間相對位置姿態(tài)的可靠采集及目標(biāo)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(zhǔn)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(jī)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(jī)裝備標(biāo)準(zhǔn)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(jī)裝備標(biāo)準(zhǔn)化工作中缺乏系統(tǒng)性標(biāo)準(zhǔn)體系指導(dǎo)的問題，本研究構(gòu)建了中國智能農(nóng)機(jī)裝備標(biāo)準(zhǔn)體系框架。首先從標(biāo)準(zhǔn)體系、具體標(biāo)準(zhǔn)、國際化水平等方面分析了中國智能農(nóng)機(jī)裝備標(biāo)準(zhǔn)化現(xiàn)狀及存在問題；依托智能農(nóng)機(jī)裝備標(biāo)準(zhǔn)體系框架構(gòu)建的目標(biāo)及原則，總結(jié)了級別、約束力、通用性、性質(zhì)、對象、標(biāo)準(zhǔn)類別、參考模型、行業(yè)分類、產(chǎn)業(yè)環(huán)節(jié)等構(gòu)成標(biāo)準(zhǔn)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(jī)裝備標(biāo)準(zhǔn)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(jī)裝備標(biāo)準(zhǔn)研究與編制的建議。本研究可為中國智能農(nóng)機(jī)裝備標(biāo)準(zhǔn)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(jī)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(jī)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(biāo)準(zhǔn)和要求。混合動力AGV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(diǎn)，選擇串聯(lián)式油電混合動力系統(tǒng)進(jìn)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(diǎn)，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(jī)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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