淺析智能化技術在農業機械中的應用與發展

趙輝

平原縣政務服務效能管理中心 山東德州 253100

人工生產是中國農業自古以來的模式，種植業和養殖業的生產條件都相對落后。隨著社會經濟的發展使得智能化技術的研究不斷深入，同時在農業生產中起著重要作用。智能技術的應用可以促進農業機械設計的自動化，讓農業生產更方便。此外，農業機械化的實現還可以更好的保護生態環境和創造更多的經濟價值[1]。

1 機器視覺在農業機械中的應用于發展

1.1 用于農機自動駕駛過程中的環境感知

自動駕駛領域的核心技術是環境感知技術。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境的信息，將其適用于自動駕駛中的定位、路徑規劃和控制。在農業機械中使用較多的是以攝像機為主的圖像采集設備，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，在實際的農業環境中經常會有樹木、電線桿等靜態障礙物或者動物等動態障礙物的存在，農業機械在實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生危險。

1.2 用于農業機器人的作業目標識別與定位

為了能夠更進一步的實現農業生產的自動化和智能化，農業機器人的實施便可以更好地替代人力勞動，解放雙手。視覺技術的在實際操作中可以通過其技術識別需要選擇的水果以及確定水果的成熟程度并進行定位，在采摘西紅柿、黃瓜、草莓等不同對象中廣泛應用的采摘機器人。此外，該技術在農業施肥和除草等領域也有重要的應用。例如在除草時，利用視覺技術對農作物和雜草進行識別，通過定點識別來進行噴灑操作。近年來，機器視覺在農業機器人的識別和定位上取得了很好的研究成果，但因為農業具有復雜性、隨機性和變化性，仍然有許多問題需要解決。

2 自動駕駛技術在農業機械中的應用于發展

現代精準農業的關鍵技術是自動駕駛技術，也是智能農業技術的研究熱點，應用于各種用途的智能農業機械領域。自動駕駛技術對促進中國農業發展實現自動化、智能化和信息化發揮著重要作用，為加快農業技術體系的轉型以及建立現代高效的生產模式起到重要作用。

2.1 農業機械中的定位技術

定位技術是對農機的位置、航向角和速度等進行測量，以便農機可以準確知道其位置和運動狀態，正確定位是農機實現自動轉向的前提，它直接影響后續路線的規劃和控制。當前，主要應用的定位技術根據其原理可分為三類：第一類是基于全球衛星導航系統的定位方法，可以為農業應用提供基本的坐標、速度和時間。第二類是機器視覺定位方法，為農業應用提供圖像采集和處理來測量農作物和農機的相對位置和方向。第三類慣性導航定位方法，通過慣性測量結合當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行組合定位，無法占據農機的重要位置。但是，單純的依靠GNSS導航定位技術容易受外在因素而出現定位不準和沒信號的情況從而導致無法定位。因此需要GNSS技術與其他導航技術相結合，形成多傳感器的定位方法實現進一步的精準定位，廣泛應用于農機自動駕駛領域也是以后重要的發展趨勢。

2.2 路徑規劃與跟蹤控制技術

道路規劃是農業機械自動導航和做主運行的重要組成部分，操作道路的走向和形狀是影響農業效率的主要因素，為了減小農機消耗，提高運行的效率和質量就需要對道路進行合理的規劃以此提高導航系統的實用性。允許自主農機遵循由道路規劃得到的軌跡就是道路跟蹤控制的目的，它的原理是根據農業機械測得的位置與計劃路徑之間的偏差信息控制轉向機構，已使農機按照預定軌跡運行。農機的追蹤方法可以大致分為兩類：第一種是模型的控制方法，此方法結合了農業機械的運動模型或動態模型來設計控制器，這種方法考慮了運動學或動態約束，對農機的運動狀態具有一定的預測功能，會取得更好的控制效果。但是缺點就是它需要創建控制對象的數學模型，在某些情況下的適用性較差。第二類是數據的控制方法，在自動駕駛領域研究最多的方法是PID控制、模糊自適應控制和人工神經網絡控制，優點是通用性強，缺點就是總體效果不如基于模型的控制方法[2]。

3 農業物聯網技術在農業機械中的應用于發展

物聯網技術在農業生產和管理領域的特定應用是農業物聯網，利用農業信息的感知設備，根據商定的安排，將物理部件和各種虛擬“對象”與互聯網相關的信息交換和交流，以此實現過程的智能化識別、定位、跟蹤、監控和管理的網絡。它不僅是智能農業的主要內容，而且是現代農業強大的技術支持。農業物聯網技術在促進農業發展中起著重要作用，在農業機械領域擁有廣泛的發展前景，目前已有許多工程利用農機的遠程監控和調度，實現對農機運行作業質量的監督；利用手機與物聯網結合，通過手機輕松了解農機的行駛方向、工作狀態以及進度；把多臺農機連接到遠程網絡控制系統以實現多臺農機的信息交互，對機械的運行進行協調控制。當前，物聯網技術的研究和應用還不完善，有必要不斷研究物聯網技術在農業機械中的新應用。

4 結語

智能化農業機械是促進農業轉型和現代化的重要工具，是發展的關鍵因素，發達國家已經研究并應用了農業機械智能技術，并且具有較高的發展水平。我國的機械智能化水平較低，適用范圍不廣，發展也相對落后，農業機械的智能化在我國農業的發展中仍有許多工作要做。隨著大數據、物聯網和人工智能的不斷發展，為農業機械智能化提供了更強大的技術支持，在農業機械智能化方面物聯網仍存在許多需要探索的應用途徑；神經網絡和加固學習方法分別在農機的視覺技術和智能決策領域具有廣闊的應用前景[3-4]。